python-3.x - 在 sklearn 堆叠中使用 LightGBM 拟合参数

Question

我正在使用带有 sklearnstacking方法的 lightgbm，但我遇到了一个问题：

如何在LGBMRegressor.fit函数中设置一些参数？

这是我现在的代码：

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.linear_model import RidgeCV
from sklearn.svm import LinearSVR
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.ensemble import StackingRegressor
from lightgbm import LGBMRegressor

X, y = load_diabetes(return_X_y=True)
estimators = [
    ('lr', RidgeCV()),
    ('svr', LinearSVR(random_state=42)),
    ('lgb', LGBMRegressor())
]
reg = StackingRegressor(
    estimators=estimators,
    final_estimator=RandomForestRegressor(n_estimators=10,
                                          random_state=42)
)
reg.fit(X,Y)

但是我想设置num_boost_roundand early_stopping_roundsin LGBMRegressor.fit，当我使用时如何实现StackingRegressor.fit

※注意：不使用堆叠方法，我可以实现

lgb = LGBMRegressor()
lgb.fit(X,Y, num_boost_round=20000, early_stopping_rounds=1000)

标签： python-3.xmachine-learningscikit-learnlightgbm