lightgbm如何预测_proba？答案

【问题标题】：lightgbm how to predict_proba?lightgbm如何预测_proba？
【发布时间】：2022-01-04 08:47:01
【问题描述】：

如果我使用 lightgbm

有两种使用 lightgbm 的方法。第一种方法：-

model=lgb.LGBMClassifier()
model.fit(X,y)
model.predict_proba(values)

我可以得到 predict_proba 方法来预测概率。如果我在本地使用它

import lightgbm as lgb
dset = lgb.Dataset(X, label=y)
params = {}
params['learning_rate'] = 0.003
params['boosting_type'] = 'gbdt'
params['objective'] = 'binary'
params['metric'] = 'binary_logloss'
model = lgb.train(params, dset, 100)

我可以得到 predict 方法，但如果我使用这种方法，predict_proba 方法就不存在。谁能告诉我我做错了什么？

【问题讨论】：

请创建一个minimal, reproducible example。这意味着 1. 提及您正在使用的 lightgbm 的版本 2. 包括导致您得出“predict_proba 方法不存在”结论的任何日志或错误的具体文本 3. 修改提供的代码以便任何人都可以运行它（例如，包括生成X 和y 的代码）。

标签： python lightgbm

【解决方案1】：

您只能在sklearn fit() 中使用 predict_proba。它在 lightgbm native train() 中不存在。

【讨论】：

那么使用原生 api 预测概率的解决方法是什么？
目前的解决方案是使用fit()。
拟合就好，好吧..拟合数据，然后就是预测不是吗？
当您使用 sklearn fit() 时，您将可以访问 predict() 和 predict_proba()。但是您必须准备 sklearn 可接受的数据集和参数。