Python机器学习应用之基于LightGBM的分类预测篇解读
简介
本篇博客将介绍如何使用LightGBM进行分类预测,并解析LightGBM的原理。
安装
LightGBM可以通过pip进行安装,命令如下:
pip install lightgbm
如果你使用Anaconda,也可以使用conda进行安装:
conda install -c conda-forge lightgbm
数据集
在本文中,我们将使用Iris数据集进行分类预测。
Iris是一个常用的数据集,包含了三种不同品种的鸢尾花,每种品种有50个样本。每个样本包含了花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度和花萼宽度四个特征。
代码示例1:加载数据集
我们首先需要加载Iris数据集,并将其划分为训练集和测试集。示例代码如下:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)
代码示例2:训练LightGBM模型
接下来,我们使用LightGBM训练分类模型。
import lightgbm as lgb
params = {
'boosting_type': 'gbdt',
'objective':'multiclass',
'num_class': 3,
'metric': 'multi_logloss',
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.05,
'feature_fraction': 0.9
}
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)
在上面的代码中,我们用了一些参数来初始化LightGBM分类器,如boosting_type
选择了gbdt
作为基学习器,num_class
表示类别数量,learning_rate
为学习率等。train_data
是我们训练数据的Dataset。LGBMClassifier
还提供了很多其他参数,可以参考LighGBM文档进行调整。
结果分析
训练好模型之后,我们可以使用测试集进行预测,并进行结果分析。以下是预测代码:
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = y_pred.argmax(axis=1)
对预测结果进行分析,可以使用混淆矩阵:
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_test, y_pred)
可以得到如下结果:
array([[11, 0, 0],
[ 0, 12, 1],
[ 0, 0, 6]])
从混淆矩阵看出,有两个数据点被错误地预测为第二类鸢尾花。我们也可以使用其它指标进行模型性能评估。
总结
本文介绍了使用LightGBM进行鸢尾花分类预测的完整流程。LightGBM是一个快速高效的机器学习模型库,其具有较快的训练速度和较低的内存使用量,在大规模数据集上有较好的表现。