lightgbm模型fine-tune微调

最新推荐文章于 2025-09-04 03:13:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-04 03:13:00 发布 · 1.1k 阅读

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#深度学习 #机器学习 #人工智能

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本文深入探讨了如何使用LightGBM进行模型微调，通过设置`init_model`参数实现从现有模型开始的增量训练。讲解了`lgb.train`函数的关键参数，如`keep_training_booster=True`，以保持训练过程中的 Booster，允许模型继续学习而不会丢失之前的状态。此外，还介绍了早停策略和评估集的有效使用，以优化模型性能。

1.参数input_model置为需要微调的模型，这种方式会额外增加n棵树继续学习；

2.lgb.train(init_model=微调所需模型,keep_training_booster=True)

model = lgb.train(params,
                  lgb_train,
                  num_boost_round=1000,
                  valid_sets=lgb_eval,
                  feature_name=x_cols,
                  early_stopping_rounds=10,
                  verbose_eval=False,
                  init_model=model, # 如果init_model不为None，那么就是在init_model基础上接着训练
                  keep_training_booster=True) # 增量训练