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GralL
Asked:2020-09-08 17:50:09 +0000 UTC2020-09-08 17:50:09 +0000 UTC

模型的额外训练

  • 772

我有一个模型（决策树上的 LGBMClassifier）对数据进行了为期一年的训练。告诉我如何训练模型（调整权重和系数）。如果可能，链接到实现或脚本。

python

1 个回答

  1. Best Answer

    方法的最后一个参数fit。从文档：

    适合(X, y, sample_weight=None, init_score=None, eval_set=None, eval_names=None, eval_sample_weight=None, eval_class_weight=None, eval_init_score=None, eval_metric=None, early_stopping_rounds=None, verbose=True, feature_name='auto ', categorical_feature='auto', callbacks=None, init_model =None)

    init_model (string, Booster, LGBMModel or None, optional (default=None)) –用于继续训练的 LightGBM 模型、Booster 实例或 LGBMModel 实例的文件名。

    只需根据新数据重新训练您的模型。

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