Как увеличить точность lgbmregressor?

Несколько рекомендаций, как увеличить точность модели LightGBMRegressor:

• Применить методы ансамблирования. yandex.ru В зависимости от задач может подойти одна из простых и точных моделей ансамблевого обучения. yandex.ru
• Использовать перекрестную проверку. www.geeksforgeeks.org Для этого нужно разделить набор данных на несколько подгрупп, обучить и протестировать модель, используя различные комбинации этих подмножеств, а затем усреднить результаты. www.geeksforgeeks.org
• Настроить гиперпараметры модели. www.geeksforgeeks.org LightGBM предлагает множество гиперпараметров, которые можно точно настроить, чтобы получить наилучшие результаты для данного набора данных. www.geeksforgeeks.org Для этого можно использовать метод GridSearch. www.datasnips.com
• Указать монотонные ограничения. pythonru.com Они определяют, связан ли отдельный показатель с увеличением/уменьшением целевого значения, или не связан вовсе. pythonru.com Для этого нужно использовать параметр monotone_constraints. pythonru.com

Выбор методов зависит от конкретных условий и задач.