当我在二元分类问题上使用带有 <code>'objective':'binary'</code> 和 <code>metric:'binary_logloss'</c
在 python azure databricks 上工作，我想使用 plot_tree 绘制树 (lightgbm) 分类器图。这是我所做的和得到的：
我想将 LGBMRegressor 用于多输出训练。没有 RegressorChain 的常规流程看起来像这样：
<pre><code>model = lgb.LGB
我已经在 python 中训练了一个 LGBM 模型：
clf=gbm.fit(X_train,y_train,eval_set=[(X_test,y_test)],early_stopping_rounds=5)
我在这里运行了示例/回归
<a href="https://github.com/microsoft/LightGBM/tree/master/examples/regression" rel="nofollow noreferr
我想知道在使用 LightGBM 交叉验证时是否可以缩放数据。到目前为止，我似乎必须手动编写交叉验证的程
