Калибровка вероятностей в LightGBM или XGBoost ⇐ Python

[Anonymous]

Мне нужна помощь в калибровке вероятностей в LightGBM
ниже приведен мой код
cv_results = lgb.cv(params,
lgtrain,
nfold=10,
stratified=False ,
num_boost_round = num_rounds,
verbose_eval=10,
early_stopping_rounds = 50,
seed = 50)

best_nrounds = cv_results.shape[0] - 1

lgb_clf = lgb.train(params,
lgtrain,
num_boost_round=10000 ,
valid_sets=[lgtrain,lgvalid],
early_stopping_rounds=50,
verbose_eval=10)

ypred = lgb_clf.predict(test, num_iteration=lgb_clf.best_iteration)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/607 ... or-xgboost