LightGBM의 교차 검증

Question

교차 검증에 대한 LightGBM의 문서를 읽은 후,이 커뮤니티가 LightBM을 사용하여 교차 검증 결과를 예측하고 예측을 향상시킬 수 있기를 희망합니다. 예측을 개선하기 위해 lightgbm.cv의 사전 출력을 어떻게 사용해야합니까? 여기

는 예입니다 - 우리는 아래의 코드를 사용하여 우리의 이력서 모델을 학습 :

cv_mod = lgb.cv(params, 
       d_train, 
       500, 
       nfold = 10, 
       early_stopping_rounds = 25, 
       stratified = True) 

우리가 어떻게 출력을 예측하기 위의 코드의 최선의 반복에서 발견 된 매개 변수를 사용할 수 있습니까? 이 경우 cv_mod에는 lightgbm.train과 같은 "예측"방법이없고 에서 사용할 때 lightgbm.cv의 사전 출력은 오류를 발생시킵니다.

중요한 변형 단계가 누락 되었습니까?

Answer 1

매개 변수 최적화에는 CV를 사용해야합니다.

모델이 모든 폴드에서 잘 작동하는 경우이 매개 변수를 사용하여 전체 교육 세트를 교육하십시오. 그런 다음 외부 테스트 세트에서 해당 모델을 평가하십시오.