#lightgbm
6 éléments
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lightgbm: classifier et features catégorielles
Utiliser LGBMClassifier avec colonnes catégorielles et early stopping.
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lightgbm: importances et sauvegarde
Extraire importances (gain/split) et sauvegarder/charger le modèle.
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lightgbm: contraintes monotones
Imposer des relations monotones entre features et prédictions.
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lightgbm: poids d'échantillons et ranking
Passer des poids et groupes (LTR) via Dataset ou API sklearn.
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lightgbm + optuna: tuning bout en bout
Optimiser LGBMClassifier avec Optuna et early stopping.
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lightgbm: regressor avec early stopping
Utiliser lightgbm.train avec Dataset et early stopping pour régression.
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