导入 LightGBM 回归器

LightGBM 是基于决策树算法的快速、高效、分布式梯度提升框架。在机器学习竞赛和企业级应用中广泛使用。本文将介绍如何在 Python 环境中导入 LightGBM 回归器，以及如何使用。

安装

在安装 LightGBM 之前，需要先安装 Microsoft Visual C++ Build Tools 和 CMake：

pip install cmake
pip install setuptools
pip install numpy scipy scikit-learn
pip install lightgbm

导入

导入 LightGBM 回归器的代码如下：

import lightgbm as lgb

使用

LightGBM 回归器具有很多的参数，这里只介绍其中一部分。

params = {
    'task': 'train',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'regression',
    'metric': 'l2',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'verbose': 0
}

# 训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 数据集
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)

# 训练模型
gbm = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)

# 预测
y_pred = gbm.predict(X_test)

除了上述代码之外，还可以设置 early stopping，调整参数，进行交叉验证等操作。

总结

本文介绍了如何在 Python 环境中导入 LightGBM 回归器，并简单介绍了如何使用。在实际应用中，需要根据具体情况调整参数和优化模型，以获得更好的效果。