質問: model.best_iteration # 最良の予測器が得られたイテレーション数 print(loss_test) print(best_iteration) ```
回答: > > print(f1_score(,))の中には何が > > > の意味が分かりませんが、何を回答すればよろしいですか F値の定義ではないですよね。定義であれば F値=2Recall*Precision/(Recall+Precision) なのでこれを計算すればよろしいです。 sklearn.metricsのf1_scoreの使い方でしょうか ``` from sklearn.metrics import f1_score 中略 f1_score(実測値, 予測値) ``` でよろしいかと思います。他の指標も合わせ、以下の記事が分かりやすいかと思います。 c.f. LightGBMを試す