in <module> lgb_predict = lgb_reg.predict(testX.drop('gameId',axis=1)) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop'

时间: 2023-08-22 11:35:42 浏览: 155
这 error 通常是因为你正在尝试在 numpy.ndarray 对象上调用 Pandas DataFrame 方法（如 .drop()）。 请检查你的代码，确保 testX 是一个 Pandas DataFrame 而不是 numpy.ndarray。如果 testX 是 numpy.ndarray，你可以使用 Pandas DataFrame 的构造函数将其转换为 DataFrame。例如： ``` import pandas as pd testX = pd.DataFrame(testX) ``` 然后你可以使用 .drop() 方法。
相关问题

[LightGBM] [Warning] Unknown parameter categorical_column= Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86188\PycharmProjects\pythonProject8\src\lgbb.py", line 106, in <module> y_pred = lgb_model.predict(X_test) File "C:\Python37\lib\site-packages\lightgbm\sklearn.py", line 545, in predict return self._le.inverse_transform(class_index) File "C:\Python37\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py", line 161, in inverse_transform raise ValueError("y contains previously unseen labels: %s" % str(diff)) ValueError: y contains previously unseen labels: [83394] 进程已结束,退出代码1

这个错误提示是因为你在 LightGBM 模型中使用了一个未知的参数 `categorical_column=`。这个参数在最新的 LightGBM 版本中已经被移除了。如果你想要使用分类特征，可以使用 `categorical_feature` 参数来指定它们的列索引或名称。另外，错误信息中的 `ValueError` 提示说明你的测试数据集中包含了未出现在训练数据集中的标签。你需要检查一下你的训练集和测试集的标签分布是否一致，如果不一致的话就需要进行处理。

翻译这段代码:print("start：") start = time.time() K = 9 skf = StratifiedKFold(n_splits=K,shuffle=True,random_state=2018) auc_cv = [] pred_cv = [] for k,(train_in,test_in) in enumerate(skf.split(X,y)): X_train,X_test,y_train,y_test = X[train_in],X[test_in],\ y[train_in],y[test_in] # The data structure 数据结构 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # Set the parameters 设置参数 params = { 'boosting': 'gbdt', 'objective':'binary', 'verbosity': -1, 'learning_rate': 0.01, 'metric': 'auc', 'num_leaves':17 , 'min_data_in_leaf': 26, 'min_child_weight': 1.12, 'max_depth': 9, "feature_fraction": 0.91, "bagging_fraction": 0.82, "bagging_freq": 2, } print('................Start training..........................') # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100) print('................Start predict .........................') # Predict y_pred = gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration) # Evaluate tmp_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) auc_cv.append(tmp_auc) print("valid auc:",tmp_auc) # Test pred = gbm.predict(X, num_iteration = gbm.best_iteration) pred_cv.append(pred) # the mean auc score of StratifiedKFold StratifiedKFold的平均auc分数 print('the cv information:') print(auc_cv) lgb_mean_auc = np.mean(auc_cv) print('cv mean score',lgb_mean_auc) end = time.time() lgb_practice_time=end-start print("......................run with time: {} s".format(lgb_practice_time) ) print("over:*") # turn into array 变为阵列 res = np.array(pred_cv) print("rusult：",res.shape) # mean the result 平均结果 r = res.mean(axis = 0) print('result shape:',r.shape) result = pd.DataFrame() result['company_id'] = range(1,df.shape[0]+1) result['pred_prob'] = r

打印 "start："，并记录开始时间。然后进行 K 折交叉验证，其中 K=9。对于每个交叉验证的训练集和测试集，使用 LightGBM 模型进行训练和预测，并计算每个测试集的 AUC 分数。将每个测试集的预测结果和相应的 AUC 分数存储在数组中。计算 StratifiedKFold 的平均 AUC 分数，并打印出来。将所有测试集的预测结果取平均值作为最终预测结果，并将其存储在 DataFrame 中。最后打印出总运行时间。
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下面这段代码用了哪种数学建模方法fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()

这段代码使用了交叉验证的方法(StratifiedKFold)来评估LightGBM模型的性能，并且使用了平均化的方法(num_model_seed)来减少模型的方差。其中，变量fold表示交叉验证折数，num_model_seed表示重复训练模型的次数。...

--------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) /var/folders/90/zpwt2bxx77l4zgt2rk7s68l80000gn/T/ipykernel_19758/1271825036.py in <module> 1 # Create the LightGBM model ----> 2 import lightgbm as lgb 3 lgb_model = lgb.LGBMRegressor(n_estimators=3000, learning_rate=0.005, 4 max_depth=4, num_leaves=31, 5 min_child_samples=15, subsample=0.8, ModuleNotFoundError: No module named 'lightgbm'错哪了

这个错误发生在你尝试导入 LightGBM 模块时，提示找不到该模块。这可能是因为你没有安装 LightGBM 或者你的环境没有将 LightGBM 添加到 Python 路径中。你可以尝试在终端中使用 pip install lightgbm 命令安装 Light...

x_train = train.drop(['id','label'], axis=1) y_train = train['label'] x_test=test.drop(['id'], axis=1) def abs_sum(y_pre,y_tru): y_pre=np.array(y_pre) y_tru=np.array(y_tru) loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru))) return loss def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test def lgb_model(x_train, y_train, x_test): lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test, "lgb") return lgb_test lgb_test = lgb_model(x_train, y_train, x_test) 这段代码运用了什么学习模型

这段代码运用了LightGBM模型（lgb）进行多分类任务的学习和预测。其中，使用了K折交叉验证（KFold）来划分训练集和验证集，避免过拟合和欠拟合。在训练过程中，使用了绝对误差和（abs_sum）作为损失函数。在LightGBM...

final_valid_predictions = {} final_test_predictions = [] scores = [] log_losses = [] balanced_log_losses = [] weights = [] for fold in range(5): train_df = df[df['fold'] != fold] valid_df = df[df['fold'] == fold] valid_ids = valid_df.Id.values.tolist() X_train, y_train = train_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), train_df['Class'] X_valid, y_valid = valid_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), valid_df['Class'] lgb = LGBMClassifier(boosting_type='goss', learning_rate=0.06733232950390658, n_estimators = 50000, early_stopping_round = 300, random_state=42, subsample=0.6970532011679706, colsample_bytree=0.6055755840633003, class_weight='balanced', metric='none', is_unbalance=True, max_depth=8) lgb.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_valid, y_valid), verbose=1000, eval_metric=lgb_metric) y_pred = lgb.predict_proba(X_valid) preds_test = lgb.predict_proba(test_df.drop(['Id'], axis=1).values) final_test_predictions.append(preds_test) final_valid_predictions.update(dict(zip(valid_ids, y_pred))) logloss = log_loss(y_valid, y_pred) balanced_logloss = balanced_log_loss(y_valid, y_pred[:, 1]) log_losses.append(logloss) balanced_log_losses.append(balanced_logloss) weights.append(1/balanced_logloss) print(f"Fold: {fold}, log loss: {round(logloss, 3)}, balanced los loss: {round(balanced_logloss, 3)}") print() print("Log Loss") print(log_losses) print(np.mean(log_losses), np.std(log_losses)) print() print("Balanced Log Loss") print(balanced_log_losses) print(np.mean(balanced_log_losses), np.std(balanced_log_losses)) print() print("Weights") print(weights)

[2.192982456140351, 1.7621145374449343, 2.314814814814815, 1.8390804597701149, 2.0870337477791786] 这里的final_valid_predictions是每个样本在验证集上的预测概率，final_test_predictions是每个样本在测试...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder, StandardScaler from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.model_selection import train_test_split from factor_analyzer import FactorAnalyzer from factor_analyzer.factor_analyzer import calculate_kmo from xgboost import XGBClassifier import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import classification_report # ====================== # 1. 数据读取与清洗 # ====================== def load_and_clean(data_path): # 读取数据 df = pd.read_csv(data_path) # 缺失值处理 num_imputer = SimpleImputer(strategy='median') cat_imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent') # 数值型字段 numeric_cols = ['付费金额', '活跃时长', '广告收入', '留存'] df[numeric_cols] = num_imputer.fit_transform(df[numeric_cols]) # 分类型字段 categorical_cols = ['设备价值档位', '用户初始广告档位'] df[categorical_cols] = cat_imputer.fit_transform(df[categorical_cols]) # 异常值处理 df['活跃时长'] = np.where(df['活跃时长'] > 24, 24, df['活跃时长']) df['付费金额'] = np.where( df['付费金额'] > df['付费金额'].quantile(0.99), df['付费金额'].quantile(0.95), df['付费金额'] ) return df # ====================== # 2. 特征工程 # ====================== def feature_engineering(df): # 构造复合特征 df['ARPU密度'] = df['付费金额'] / (df['活跃天数'] + 1) df['广告展示率'] = df['广告曝光次数'] / df['短剧观看次数'] df['内容互动指数'] = np.log1p(df['收藏数']*1 + df['分享数']*2 + df['评论数']*3) # 分类变量编码 encoder = OrdinalEncoder(handle_unknown='use_encoded_value', unknown_value=-1) cat_cols = ['设备价值档位', '用户初始广告档位'] df[cat_cols] = encoder.fit_transform(df[cat_cols]) return df # ====================== # 3. 特征筛选与降维 # ====================== def feature_selection(df, target_col='付费意愿档位'): # 划分特征和目标 X = df.drop(columns=[target_col]) y = df[target_col] # 计算IV值筛选 from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif iv_values = mutual_info_classif(X, y) iv_df = pd.DataFrame({'feature': X.columns, 'iv': iv_values}) selected_features = iv_df[iv_df['iv'] > 0.02]['feature'].tolist() X_selected = X[selected_features] # 因子分析降维 kmo_all, kmo_model = calculate_kmo(X_selected) if kmo_model > 0.6: fa = FactorAnalyzer(n_factors=5, rotation='varimax') fa.fit(X_selected) factor_scores = fa.transform(X_selected) factor_cols = [f'Factor_{i}' for i in range(1,6)] X_factors = pd.DataFrame(factor_scores, columns=factor_cols) else: X_factors = X_selected.copy() return X_factors, y # ====================== # 4. XGBoost特征筛选 # ====================== def xgb_feature_importance(X, y): # 训练XGBoost模型 model = XGBClassifier( objective='multi:softmax', eval_metric='mlogloss', use_label_encoder=False ) model.fit(X, y) # 获取特征重要性 importance = pd.DataFrame({ 'feature': X.columns, 'importance': model.feature_importances_ }).sort_values('importance', ascending=False) top10_features = importance.head(10)['feature'].tolist() return X[top10_features] # ====================== # 5. LightGBM建模预测 # ====================== def lgb_modeling(X, y): # 数据划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42 ) # 模型训练 model = lgb.LGBMClassifier( num_leaves=31, max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=300, class_weight='balanced' ) model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) return model # ====================== # 主流程执行 # ====================== if __name__ == "__main__": # 数据路径 DATA_PATH = "user_data.csv" # 执行流程 df = load_and_clean(DATA_PATH) df = feature_engineering(df) X, y = feature_selection(df) X_top10 = xgb_feature_importance(X, y) final_model = lgb_modeling(X_top10, y) # 模型保存 final_model.booster_.save_model('user_value_model.txt')

<think>嗯，用户想优化他们的机器学习代码，里面用到了Pandas、NumPy、Scikit-learn、XGBoost和LightGBM。首先，我需要回忆一下这些库的常见优化方法。比如，Pandas的内存优化，可能涉及到数据类型转换，比如把...

param = {'num_leaves': 31, 'min_data_in_leaf': 20, 'objective': 'binary', 'learning_rate': 0.06, "boosting": "gbdt", "metric": 'None', "verbosity": -1} trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label) val_data = lgb.Dataset(val, val_label) num_round = 666 # clf = lgb.train(param, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data], verbose_eval=100, # early_stopping_rounds=300, feval=win_score_eval) clf = lgb.train(param, trn_data, num_round) # oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration) test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)thresh_hold = 0.5 oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final)) print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final)) tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1))) pp = np.sum(oof_test_final == 1) print('accuracy1:%.3f'% (tp/(pp)))test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == True).reshape(-1) # test_postive_idx = list(range(len(oof_test_final))) test_all_idx = np.argwhere(np.array(test_data_idx)).reshape(-1) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date_id'] + 1tmp_col = ['ts_code', 'trade_date', 'trade_date_id', 'open', 'high', 'low', 'close', 'ma5', 'ma13', 'ma21', 'label_final', 'name'] stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]] tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index() tmp_df['label_prob'] = test_lgb[test_postive_idx] tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high'] buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index() buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)buy_df['buy_flag'] = 1 stock_info_copy['sell_flag'] = 0tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_min+1) close1 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0] test_date_max = 20220829 tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_max) close2 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0]tmp_idx = (stock_info_copy['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info_copy['trade_date'] <= test_date_max) tmp_df = stock_info_copy[tmp_idx].reset_index(drop=True)from imp import reload import Account reload(Account) money_init = 200000 account = Account.Account(money_init, max_hold_period=20, stop_loss_rate=-0.07, stop_profit_rate=0.12) account.BackTest(buy_df, tmp_df, index_df, buy_price='open')tmp_df2 = buy_df[['ts_code', 'trade_date', 'label_prob', 'label_final']] tmp_df2 = tmp_df2.rename(columns={'trade_date':'buy_date'}) tmp_df = account.info tmp_df['buy_date'] = tmp_df['buy_date'].apply(lambda x: int(x)) tmp_df = tmp_df.merge(tmp_df2, on=['ts_code', 'buy_date'], how='left')最终的tmp_df是什么？tmp_df[tmp_df['label_final']==1]又选取了什么股票？

其中，选取了 label_final 为 1 的股票，也就是模型预测为涨的股票，并且过滤掉了当天涨停的股票。最终买入的股票信息保存在 buy_df 中，回测时将其与 stock_info_copy、index_df 进行合并，得到了回测的结果，并将...

# -*- coding: utf-8 -*- import lightgbm as lgb import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold from sklearn.metrics import roc_auc_score, roc_curve, auc import numpy as np import pandas as pd # --------------------------- # 中文字体配置（重要！根据系统调整） # --------------------------- plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows系统用黑体 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Zen Hei'] # Linux系统 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS'] # Mac系统 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 plt.rcParams.update({ 'font.size': 10, # 全局字号 'axes.titlesize': 10, # 标题字号 'axes.labelsize': 10, # 坐标轴标签字号 'xtick.labelsize': 8, # x轴刻度字号 'ytick.labelsize': 8, # y轴刻度字号 'legend.fontsize': 8 # 图例字号 }) # --------------------------- # 数据准备（需替换为实际数据） data = pd.read_csv(r'E:\wechat file\WeChat Files\wxid_xeb7xqgapznx22\FileStorage\File\2025-04\GuilinBankCup-main\GuilinBankCup-main\data\data_train.csv') data.head() data_test = pd.read_csv(r'E:\wechat file\WeChat Files\wxid_xeb7xqgapznx22\FileStorage\File\2025-04\GuilinBankCup-main\GuilinBankCup-main\data\data_test.csv') # --------------------------- # 假设 data 是包含特征的DataFrame X = data.iloc[:, 0:27] # 前27列作为特征 Y = data.iloc[:, 27] # 第28列作为标签 data_test = data.sample(frac=0.1) # 示例测试集（需替换实际数据） # ============================================================================= # 图表1：数据统计分析 # ============================================================================= plt.figure(figsize=(12, 5)) # 子图1：目标变量分布 plt.subplot(1, 2, 1) sns.countplot(x=Y, palette='Set2') plt.title('目标变量分布', fontsize=10) plt.xlabel('违约标记 (0: 未违约, 1: 违约)') plt.ylabel('样本数量') plt.grid(True, alpha=0.3) # 子图2：特征分布示例 plt.subplot(1, 2, 2) sns.histplot(data=X.iloc[:, 0], kde=True, color='skyblue') plt.title(f'特征分布 - {X.columns[0]}', fontsize=10) plt.xlabel(X.columns[0]) plt.ylabel('频数') plt.grid(True, alpha=0.3) plt.tight_layout() plt.savefig('数据分布.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # ============================================================================= # 模型参数设置 # ============================================================================= params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': ['auc', 'binary_logloss'], 'num_leaves': 80, 'learning_rate': 0.005, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5, 'verbose': -1 } # ============================================================================= # 图表2：十折交叉验证结果 # ============================================================================= cv = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) auc_scores = [] for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(cv.split(X, Y)): X_train, X_val = X.iloc[train_idx], X.iloc[val_idx] Y_train, Y_val = Y.iloc[train_idx], Y.iloc[val_idx] # 创建数据集 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, Y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_val, Y_val, reference=lgb_train) # 模型训练 gbm = lgb.train( params, lgb_train, num_boost_round=200, valid_sets=[lgb_eval], callbacks=[lgb.early_stopping(stopping_rounds=20)], verbose_eval=False ) # 模型预测 y_pred = gbm.predict(X_val) auc_scores.append(roc_auc_score(Y_val, y_pred)) # 绘制交叉验证结果 plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.plot(range(1, 11), auc_scores, marker='o', linestyle='--', color='#1f77b4') plt.axhline(np.mean(auc_scores), color='#ff7f0e', linestyle='--', label=f'平均AUC = {np.mean(auc_scores):.3f}') plt.xticks(range(1, 11)) plt.xlabel('交叉验证折数') plt.ylabel('AUC值') plt.title('十折交叉验证性能表现') plt.legend() plt.grid(True, alpha=0.3) plt.savefig('交叉验证.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # ============================================================================= # 模型训练与验证 # ============================================================================= X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X, Y, test_size=0.1, stratify=Y, random_state=42 ) # 训练过程记录 evals_result = {} lgb_train = lgb.Dataset(X_train, Y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, Y_test, reference=lgb_train) gbm = lgb.train( params, lgb_train, num_boost_round=200, valid_sets=[lgb_eval], callbacks=[lgb.early_stopping(stopping_rounds=20)], evals_result=evals_result, verbose_eval=False ) # ============================================================================= # 图表3：训练过程AUC变化 # ============================================================================= plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.plot(evals_result['valid_0']['auc'], color='#2ca02c', linewidth=1.5, label='验证集AUC') plt.xlabel('迭代轮次') plt.ylabel('AUC值') plt.title('模型训练过程AUC变化曲线') plt.legend() plt.grid(True, alpha=0.3) plt.savefig('训练过程.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # ============================================================================= # 图表4：ROC曲线 # ============================================================================= y_pred = gbm.predict(X_test) fpr, tpr, _ = roc_curve(Y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.plot(fpr, tpr, color='#d62728', lw=2, label=f'ROC曲线 (AUC = {roc_auc:.3f})') plt.plot([0, 1], [0, 1], color='#7f7f7f', lw=1, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('假正率（FPR）') plt.ylabel('真正率（TPR）') plt.title('ROC曲线') plt.legend(loc="lower right") plt.grid(True, alpha=0.3) plt.savefig('ROC曲线.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() 依次生成四个图标并进行解释

<think>好的，我现在要帮用户解决如何用Python生成四个图表的问题，包括目标变量分布、特征分布、交叉验证结果和ROC曲线，并且需要对每个图表进行解释。首先，我需要回忆一下相关的Python库和常用方法。 用户提到的...

def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name='lgb'): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) train = np.zeros(train_x.shape[0]) test = np.zeros(test_x.shape[0]) cv_scores = [] for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************ {} *************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'min_child_weight': 5, 'num_leaves': 2**6, 'lambda_l2': 10, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.9, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.01, 'seed': 2021, 'nthread': 28, 'n_jobs':-1, 'silent': True, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred)) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) return train, test lgb_train, lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test)这段代码什么意思，分类标签为0和1，属于二分类，预测结果点击率的数值是怎么来的

1. 将训练集分成五份，每份作为一次验证集，其余作为训练集，进行五次交叉验证。 2. 定义 LightGBM 模型的参数。 3. 对每一份验证集进行训练，得到模型。 4. 对验证集和测试集进行预测，得到预测结果。 5. 将五次...

import pandas as pd import numpy as np import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import mean_squared_error # 1. 读取合并好的数据 df = pd.read_csv('P001-2.csv', parse_dates=['time'], dtype={'annotation': str}) # 2. 特征工程（生成时间特征） def create_time_features(df): df['hour'] = df['time'].dt.hour df['weekday'] = df['time'].dt.weekday df['hour_sin'] = np.sin(2 * np.pi * df['hour'] / 24) df['hour_cos'] = np.cos(2 * np.pi * df['hour'] / 24) df['weekday_sin'] = np.sin(2 * np.pi * df['weekday'] / 7) df['weekday_cos'] = np.cos(2 * np.pi * df['weekday'] / 7) return df df = create_time_features(df) # 3. 处理 annotation 列 df['annotation'] = pd.to_numeric(df['annotation'], errors='coerce') # 4. 拆分有标签的训练集 & 缺失的测试集 train_df = df.dropna(subset=['annotation']) test_df = df[df['annotation'].isnull()] # 特征选择 features = ['x', 'y', 'z', 'hour_sin', 'hour_cos', 'weekday_sin', 'weekday_cos'] # 5. 时间排序 + 划分训练/验证 train_df = train_df.sort_values('time') split_index = int(len(train_df) * 0.8) X_train = train_df[features].iloc[:split_index] y_train = train_df['annotation'].iloc[:split_index] X_valid = train_df[features].iloc[split_index:] y_valid = train_df['annotation'].iloc[split_index:] # 6. 训练 LightGBM 回归模型 params = { 'objective': 'regression', 'metric': 'l2', 'boosting_type': 'gbdt', 'num_leaves': 63, 'learning_rate': 0.02, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'num_threads': -1, 'verbosity': -1 } train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) valid_data = lgb.Dataset(X_valid, label=y_valid, reference=train_data) model = lgb.train( params, train_data, valid_sets=[valid_data], num_boost_round=1000, early_stopping_rounds=50 ) # 7. 填补 annotation 缺失值 X_test = create_time_features(test_df)[features] test_df['annotation'] = model.predict(X_test, num_iteration=model.best_iteration) # 8. 合并训练集 & 填补的测试集 final_df = pd.concat([train_df, test_df], ignore_index=True).sort_values('time') # 9. 评估 y_pred = model.predict(X_valid, num_iteration=model.best_iteration) mse = mean_squared_error(y_valid, y_pred) print(f"最终模型 MSE: {mse:.4f}") # 10. 保存完整填补后的数据 final_df.to_csv('P001-2_filled.csv', index=False) print(final_df[['time', 'annotation']].head()) -------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[55], line 55 52 train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) 53 valid_data = lgb.Dataset(X_valid, label=y_valid, reference=train_data) ---> 55 model = lgb.train( 56 params, 57 train_data, 58 valid_sets=[valid_data], 59 num_boost_round=1000, 60 early_stopping_rounds=50 61 ) 63 # 7. 填补 annotation 缺失值 64 X_test = create_time_features(test_df)[features] TypeError: train() got an unexpected keyword argument 'early_stopping_rounds'、

<think>嗯，用户遇到了一个TypeError，说在调用lightgbm的train()函数时，有一个未预期的关键字参数'early_stopping_rounds'。我需要先理解这个问题发生的原因。 首先，我应该回忆一下lightgbm的文档。记得在训练...

import pandas as pdimport lightgbm as lgb# 加载数据集train_data = pd.read_csv('train.csv')test_data = pd.read_csv('test.csv')# 获取训练数据集和测试数据集的标签值的最小值和最大值y_min = min(train_data['label'].min(), test_data['label'].min())y_max = max(train_data['label'].max(), test_data['label'].max())# 训练模型train_X, train_y = train_data.drop('label', axis=1), train_data['label']test_X, test_y = test_data.drop('label', axis=1), test_data['label']params = {'objective': 'regression', 'metric': 'mse'}model = lgb.train(params, lgb.Dataset(train_X, train_y), num_boost_round=100)# 对测试数据集进行预测y_pred_lgb = model.predict(test_X)# 将lgb的预测结果进行反归一化y_pred = y_pred_lgb * (y_max - y_min) + y_min，上述代码出现报错'int' object is not iterable

这个错误通常出现在你尝试对一个整数对象进行迭代时。在你的代码中，报错很可能是由于变量y_max或y_min是整数对象而不是可迭代的容器所导致的。 你可以使用print函数在代码中打印y_max和y_min，以确定...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：for _, (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params_)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))

multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params_)) 创建一个多目标LGBMRegressor对象multioutput_regressor，使用best_params_作为参数。 python x_train = train.loc...

请详细解释一下这段代码，每一句需要注解：for , (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))

multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params)) 创建一个 LGBMMultiOutputRegressor 对象，该对象内部包含多个 LGBMRegressor 模型，用于同时预测多个输出变量。...

# 设置 LightGBM 参数（正则化和复杂度控制） > param <- list( + objective = "regression", + metric = "rmse", + learning_rate = 0.01, + num_leaves = 31, + feature_fraction = 0.8, + bagging_fraction = 0.8, + lambda_l1 = 0.1, + lambda_l2 = 0.2 + ) > > # 使用早停机制训练 LightGBM > lgb_model <- lgb.train( + params = params, + data = lgb_train, + nrounds = params$nrounds, + valids = list(validation = lgb.Dataset(test_matrix, label = test_labels)), + early_stopping_rounds = 10, + verbose = 1 + ) [LightGBM] [Info] Number of positive: 231, number of negative: 154 [LightGBM] [Info] Auto-choosing row-wise multi-threading, the overhead of testing was 0.000443 seconds. You can set force_row_wise=true to remove the overhead. And if memory is not enough, you can set force_col_wise=true. [LightGBM] [Info] Total Bins 792 [LightGBM] [Info] Number of data points in the train set: 385, number of used features: 13 [LightGBM] [Info] [binary:BoostFromScore]: pavg=0.600000 -> initscore=0.405465 [LightGBM] [Info] Start training from score 0.405465 [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [LightGBM] [Warning] Stopped training because there are no more leaves that meet the split requirements [1]: validation's binary_error:0.395833 Will train until there is no improvement in 10 rounds. [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [LightGBM] [Warning] Stopped training because there are no more leaves that meet the split requirements [2]: validation's binary_error:0.395833 [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [LightGBM] [Warning] Stopped training because there are no more leaves that meet the split requirements [3]: validation's binary_error:0.395833 [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [LightGBM] [Warning] Stopped training because there are no more leaves that meet the split requirements [4]: validation's binary_

<think>好的，我现在需要帮助用户解决关于LightGBM参数设置的问题，特别是正则化、复杂度控制、早停机制以及分裂警告的解决方案。首先，我需要回顾一下LightGBM的相关知识，确保自己对这些参数和机制有正确的理解。 ...
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