Python API

数据结构 API

Dataset(data[, label, reference, weight, ...])	LightGBM 中的数据集。
Booster([params, train_set, model_file, ...])	LightGBM 中的 Booster。
CVBooster([model_file])	LightGBM 中的 CVBooster。
Sequence()	通用数据访问接口。

训练 API

train(params, train_set[, num_boost_round, ...])	使用给定的参数执行训练。
cv(params, train_set[, num_boost_round, ...])	使用给定的参数执行交叉验证。

Scikit-learn API

LGBMModel([boosting_type, num_leaves, ...])	LightGBM 的 scikit-learn API 实现。
LGBMClassifier([boosting_type, num_leaves, ...])	LightGBM 分类器。
LGBMRegressor([boosting_type, num_leaves, ...])	LightGBM 回归器。
LGBMRanker([boosting_type, num_leaves, ...])	LightGBM 排序器。

Dask API

Added in version 3.2.0.

DaskLGBMClassifier([boosting_type, ...])	lightgbm.LGBMClassifier 的分布式版本。
DaskLGBMRegressor([boosting_type, ...])	lightgbm.LGBMRegressor 的分布式版本。
DaskLGBMRanker([boosting_type, num_leaves, ...])	lightgbm.LGBMRanker 的分布式版本。

回调

early_stopping(stopping_rounds[, ...])	创建一个启用早期停止的回调。
log_evaluation([period, show_stdv])	创建一个记录评估结果的回调。
record_evaluation(eval_result)	创建一个回调，将评估历史记录到 eval_result 中。
reset_parameter(**kwargs)	创建一个回调，在第一次迭代后重置参数。

绘图

plot_importance(booster[, ax, height, xlim, ...])	绘制模型的特征重要性。
plot_split_value_histogram(booster, feature)	绘制模型指定特征的分割值直方图。
plot_metric(booster[, metric, ...])	在训练过程中绘制一个指标。
plot_tree(booster[, ax, tree_index, ...])	绘制指定的树。
create_tree_digraph(booster[, tree_index, ...])	创建指定树的有向图表示。

实用工具

register_logger(logger[, info_method_name, ...])

注册自定义日志记录器。