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時々、LightGBM モデルを保存し、後でそれをリロードしたときに、モデルがどのように構築されたかについての詳細にアクセスしたいことがあります。objective = "regression"たとえば、という事実を回復する方法はありますか?

便宜上、以下に簡単なコードを示します。

library(lightgbm)
data(agaricus.train, package = "lightgbm")
train <- agaricus.train
dtrain <- lgb.Dataset(train$data, label = train$label)
data(agaricus.test, package = "lightgbm")
params <- list(objective = "regression", metric = "l2")
model <- lgb.train(params,
                   dtrain,
                   100,
                   min_data = 1,
                   learning_rate = 1)
names(model)

モデル属性からモデル パラメータを取得する方法がわかりません。

> names(model)
 [1] ".__enclos_env__"      "raw"                  "record_evals"         "best_score"          
 [5] "best_iter"            "save"                 "to_predictor"         "predict"             
 [9] "dump_model"           "save_model_to_string" "save_model"           "eval_valid"          
[13] "eval_train"           "eval"                 "current_iter"         "rollback_one_iter"   
[17] "update"               "reset_parameter"      "add_valid"            "set_train_data_name" 
[21] "initialize"           "finalize"
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