LightGBM：继续训练模型

Question

我使用交叉验证，像这样训练模式：

classifier = lgb.Booster(
    params=params, 
    train_set=lgb_train_set, 
) 

result = lgb.cv(
    init_model=classifier, 
    params=params, 
    train_set=lgb_train_set, 
    num_boost_round=1000, 
    early_stopping_rounds=20, 
    verbose_eval=50, 
    shuffle=True 
) 

我想继续训练模型运行的第二个命令多次（可能与新的训练集或具有不同的参数），它会继续改进模型。

但是，当我尝试这个时，很明显模型是从头开始每次。

有没有不同的方法来做我想要的？

Answer 1

看来，lightgbm不允许通过模型实例作为init_model，因为只要文件名：

init_model（字符串或无，可选（默认为无）） - LightGBM模型的文件名或用于继续训练的助推器实例。

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Answer 2

进行训练，你必须再次做lgb.train，确保您在参数init_model='model.txt'包括。为确认您做得正确，培训期间的信息反馈应从lgb.cv继续。然后保存模型最好的迭代像这样bst.save_model('model.txt', num_iteration=bst.best_iteration)。