問題タブ [lightgbm]

私のデータには約 70 のクラスがあり、lightGBM を使用して正しいクラス ラベルを予測しています。

R では、lightgbm による上位 3 つの予測が真のラベルをカバーしているかどうかを評価できる、カスタマイズされた「メトリック」関数が必要です。

ここのリンクは見るのに刺激的です

ただし、機能する引数の次元はわかりません。何らかの理由でデータがシャッフルされているようです。

0 から 1 の間の確率で予測が必要です。すでに xgboost でそれを行いましたが、Lightgbm も試してみたいのですが、その出力は確実な予測 (整数のみ) です。「objective」パラメーターを binary:logistic に設定することで XGBoost でそれを行うことができますが、Lightgbm にはそのようなパラメーターはないようです。バイナリのみがあり、0 または 1 で出力されます。

パイプラインを別のファイルで定義していますmodel.py

モデルをトレーニングしてダンプするには

モデルをロードするには、スクリプトにアクセスする必要がありますmodel.py。Google mlエンジンを使用する場合、このファイルをどこに置くべきですか?

私は試した

ディレクトリmodel.py内で。path/to/models

エラー

cloud.ml.prediction.prediction_utils.PredictionError: モデルの読み込みに失敗しました: モデルを読み込めませんでした: /path/to/the/model/model.joblib。「モデル」という名前のモジュールはありません。(エラーコード:0)

lightgbm別の質問は、 ml-engine 予測で代わりに使用することは可能ですか?