文件名称：OptGBM：Optuna + LightGBM = OptGBM
文件大小：20KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 02:10:11
automl Python
OptGBM OptGBM（= + ）提供了一种scikit-learn兼容的估算器，可通过Optuna调整LightGBM中的超参数。 例子 import optgbm as lgb from sklearn . datasets import load_boston reg = lgb . LGBMRegressor ( random_state = 0 ) X , y = load_boston ( return_X_y = True ) reg . fit ( X , y ) y_pred = reg . predict ( X , y ) 默认情况下，将搜索以下超参数。 bagging_fraction bagging_freq feature_fractrion lambda_l1 lambda_l2 max_depth min_data_in_leaf
【文件预览】：
OptGBM-master
----MANIFEST.in(18B)
----pyproject.toml(538B)
----optgbm()
--------typing.py(843B)
--------utils.py(4KB)
--------compat.py(800B)
--------__init__.py(569B)
--------sklearn.py(37KB)
----.github()
--------workflows()
----tests()
--------test_utils.py(516B)
--------__init__.py(31B)
--------test_sklearn.py(10KB)
----LICENSE(1KB)
----setup.cfg(619B)
----.devcontainer()
--------Dockerfile(132B)
--------devcontainer.json(1KB)
----setup.py(87B)
----.gitignore(1KB)
----README.md(1KB)
----.editorconfig(201B)
----.pre-commit-config.yaml(509B)