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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Q&A

1回答

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LightGBM クロスバリデーション時のaucスコアを求めたい

Masakuni

総合スコア14

Model

MVCモデルの一部であるModelはアプリケーションで扱うデータとその動作を管理するために扱います。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2019/05/17 08:49

上のコードのロジスティック回帰での値をLightGBMに変更したいです。

そこで下のコードを作りましたがクロスバリデーションの行い方がわかりません。
下のコードを変更してクロスバリデーションを行いtrainとtestのaucスコアを求めたいです

clf = LogisticRegression(penalty="l2", C=1.0) base_train_auc = np.mean(cross_val_score(clf, X_train, y_train, scoring="roc_auc", cv=5)) clf.fit(X_train, y_train) base_test_auc = roc_auc_score(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1])
lgb_train = lgb.Dataset(X_train,y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test,y_test,reference=lgb_train) params = { # 二値分類問題 'objective': 'binary', # AUC の最大化を目指す 'metric': 'auc', } model = lgb.train(params, lgb_train, valid_sets=lgb_eval) pred = model.predict(X_test) fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test, pred, pos_label=1) base_test_auc =metrics.auc(fpr, tpr) model = lgb.train(params, lgb_train, valid_sets=lgb_eval) pred = model.predict(X_train) fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_train, pred, pos_label=1) base_train_auc = metrics.auc(fpr, tpr)

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guest

回答1

0

【機械学習】モデル評価・指標についてのまとめと実行( w/Titanicデータセット)

など「Python クロスバリデーション AUC」などでググるとコード付きの解説記事が多数あります。

投稿2020/07/01 07:21

aokikenichi

総合スコア2210

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