LightGBMRegressor 类

参考

LightGBM 回归量类。

继承: sklearn.base.BaseEstimator

LightGBMRegressor

sklearn.base.RegressorMixin

LightGBMRegressor

azureml.automl.runtime.shared.model_wrappers._AbstractModelWrapper

LightGBMRegressor

构造函数

LightGBMRegressor(random_state=None, n_jobs=1, problem_info=None, **kwargs)

参数

random_state: int 或 <xref:np.random.RandomState>

默认值: None

RandomState 实例或“None”，可选 (default=None)；如果为 int，则 random_state 是随机数生成器使用的种子；如果为 RandomState 实例，则 random_state 是随机数生成器；如果为“None”，则随机数生成器是 np.random 使用的 RandomState 实例。

kwargs

默认值: 1

其他参数。

problem_info

默认值: None

方法

fit	拟合适用于 LightGBM 回归量类的函数。
get_model	返回 LightGBM 回归量模型。
get_params	返回 LightGBM 回归量模型的参数。
predict	LightGBM 回归量模型的预测函数。

fit

拟合适用于 LightGBM 回归量类的函数。

fit(X, y, **kwargs)

参数

X: ndarray

必需

输入数据。

y: ndarray

必需

数据的标签。

kwargs

必需

其他参数。

拟合模型后返回 self。

get_model

返回 LightGBM 回归量模型。

get_model()

如果已调用拟合方法，则返回拟合的模型。否则返回 None

get_params

返回 LightGBM 回归量模型的参数。

get_params(deep: bool = True) -> Dict[str, Any]

参数

deep: bool

默认值: True

如果为 True，则返回此估算器的参数和包含的子对象（即估算器）。

LightGBM 回归量模型的参数。

predict

LightGBM 回归量模型的预测函数。

predict(X)

参数

X: ndarray

必需