我在机器学习领域还是新手。我尝试使用lgb.cv()的5折交叉验证来训练我的模型，但我不知道如何将这些结果应用到lgb.train()中。也就是说，我如何在’lgb_clf’中使用’cv results’？我无法理解cv()和train()之间的区别。

lgbm_params = {    'objective': 'binary',    'metric': 'auc',    'is_unbalance': 'true',    'boosting': 'gbdt',    'num_leaves': 31,    'feature_fraction': 0.5,    'bagging_fraction': 0.5,    'bagging_freq': 20,    'learning_rate': 0.05,    'verbose': 0}metric = 'auc'cv_folds = 5num_rounds = 5000lgtrain = lgb.Dataset(train, label=label)lgvalid = lgb.Dataset(test,label=label)cv = lgb.cv(lgbm_params, lgtrain, num_rounds, nfold=cv_folds, metrics={metric}, early_stopping_rounds=100)lgb_clf = lgb.train(lgbm_params, lgtrain,num_rounds, early_stopping_rounds=100, valid_sets=[lgtrain,lgvalid])

回答：

问题在于你想用交叉验证做什么。如果你只是想为预定义的超参数集估计泛化误差，你可以直接使用lgb.cv的输出结果，而不需要再次训练模型。另一方面，如果你在寻找最佳超参数值，你需要在参数空间中探测多个点，计算每个点的交叉验证分数，并选择得分最高的点。然后，你会使用这些找到的超参数重新训练模型。