import lightgbm as lgb
import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个小的虚拟数据集
# 假设我们有 1000 个样本，每个样本有 10 个特征
X = np.random.rand(1000, 10)  # 特征矩阵
y = np.random.randint(0, 2, size=1000)  # 目标变量（0 或 1）

# 转换为 LightGBM 数据格式
dtrain = lgb.Dataset(X, label=y)

# 定义 LightGBM 模型的参数，启用 GPU
params = {
    'objective': 'binary',
    'metric': 'auc',
    'device': 'gpu',  # 启用 GPU
    'gpu_device_id': 0,  # 0 为 GTX 1050 的设备 ID，通常是 0
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.8
}


# 训练模型
model = lgb.train(params, dtrain, num_boost_round=100)

# 如果 GPU 被启用，你将在训练过程中看到类似这样的日志：
# [LightGBM] [Info] Using GPU for training

import lightgbm as lgb

import numpy as np

import pandas as pd

# 创建一个小的虚拟数据集

# 假设我们有 1000 个样本，每个样本有 10 个特征

X = np.random.rand(1000, 10)  # 特征矩阵

y = np.random.randint(0, 2, size=1000)  # 目标变量（0 或 1）

# 转换为 LightGBM 数据格式

dtrain = lgb.Dataset(X, label=y)

# 定义 LightGBM 模型的参数，启用 GPU

params = {

    'objective': 'binary',

    'metric': 'auc',

    'device': 'gpu',  # 启用 GPU

    'gpu_device_id': 0,  # 0 为 GTX 1050 的设备 ID，通常是 0

    'num_leaves': 31,

    'learning_rate': 0.05,

    'feature_fraction': 0.8

}

 

# 训练模型

model = lgb.train(params, dtrain, num_boost_round=100)

# 如果 GPU 被启用，你将在训练过程中看到类似这样的日志：

# [LightGBM] [Info] Using GPU for training

 结合这个内容import lightgbm as lgb import numpy as np import pandas as pd # 创建一个小的虚拟数据集 # 假设我们有 1000 个样本，每个样本有 10 个特征 X = np.random.rand(1000, 10) # 特征矩阵 y = np.random.randint(0, 2, size=1000) # 目标变量（0 或 1） # 转换为 LightGBM 数据格式 dtrain = lgb.Dataset(X, label=y) # 定义 LightGBM 模型的参数，启用 GPU params = { 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'device': 'gpu', # 启用 GPU 'gpu_device_id': 0, # 0 为 GTX 1050 的设备 ID，通常是 0 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.8 } # 训练模型 model = lgb.train(params, dtrain, num_boost_round=100) # 如果 GPU 被启用，你将在训练过程中看到类似这样的日志： # [LightGBM] [Info] Using GPU for training 和这个内容,我需要使用gpu做渲染部分:import pandas as pd import numpy as np # 加载数据时指定类型节省内存 dtypes = { 'row_id': 'int64', 'timestamp': 'int64', 'user_id': 'int32', 'content_id': 'int16', 'content_type_id': 'int8', 'task_container_id': 'int16', 'user_answer': 'int8', 'answered_correctly': 'int8', 'prior_question_elapsed_time': 'float32', 'prior_question_had_explanation': 'boolean' } train = pd.read_csv('train.csv', dtype=dtypes) # 过滤掉讲座事件（只保留问题） train = train[train['content_type_id'] == 0].reset_index(drop=True) # 合并题目元数据 questions = pd.read_csv('questions.csv') train = train.merge(questions, left_on='content_id', right_on='question_id', how='left') # 处理空值 train['prior_question_elapsed_time'] = train['prior_question_elapsed_time'].fillna( train['prior_question_elapsed_time'].median()) train['prior_question_had_explanation'] = train['prior_question_had_explanation'].fillna(False) # 标签多热编码 tags_split = train['tags'].str.split(' ', expand=True) tags_dummies = pd.get_dummies(tags_split.stack()).groupby(level=0).max() train = pd.concat([train, tags_dummies], axis=1) # 用户累计正确率 user_correct = train.groupby('user_id')['answered_correctly'].agg(['mean', 'count']) user_correct.columns = ['user_hist_correct_rate', 'user_hist_question_count'] train = train.merge(user_correct, on='user_id', how='left') # 用户最近20题正确率（滑动窗口） train['user_recent_20_correct'] = train.groupby('user_id')['answered_correctly'].transform( lambda x: x.rolling(20, min_periods=1).mean() ) # 题目全局正确率 question_diff = train.groupby('question_id')['answered_correctly'].mean().reset_index() question_diff.columns = ['question_id', 'question_difficulty'] train = train.merge(question_diff, on='question_id', how='left') # 题目在用户所属分组的难度（如TOEIC part） part_diff = train.groupby('part')['answered_correctly'].mean().reset_index() part_diff.columns = ['part', 'part_avg_correct'] train = train.merge(part_diff, on='part', how='left') # 用户答题间隔时间变化率 train['time_diff_rate'] = train.groupby('user_id')['timestamp'].diff().fillna(0) / 1e3 # 转换为秒 # 用户当前任务容器与上次的时间差 train['task_container_gap'] = train.groupby('user_id')['task_container_id'].diff().fillna(0) import lightgbm as lgb from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit # 特征列选择 features = [ 'user_hist_correct_rate', 'user_hist_question_count', 'user_recent_20_correct', 'question_difficulty', 'part_avg_correct', 'prior_question_elapsed_time', 'prior_question_had_explanation', 'time_diff_rate', 'task_container_gap' ] + list(tags_dummies.columns) # 时间序列交叉验证 tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5) X = train[features] y = train['answered_correctly'] for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(tscv.split(X, y)): X_train, y_train = X.iloc[train_idx], y.iloc[train_idx] X_val, y_val = X.iloc[val_idx], y.iloc[val_idx] # 数据集转换 dtrain = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) dval = lgb.Dataset(X_val, label=y_val) # 参数设置（优化NPU兼容性） params = { 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'device': 'cpu', # 若使用英特尔NPU，需安装oneAPI优化版本 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.8 } # 训练 model = lgb.train(params, dtrain, valid_sets=[dval], callbacks=[lgb.log_evaluation(100)]) # 保存模型 model.save_model(f'lgbm_fold{fold}.txt')

你给出的代码中涉及两个不同的部分，一个是使用 LightGBM 训练模型并启用 GPU，另一个是处理和加载数据，进行特征工程，以及用时间序列交叉验证训练模型。你希望结合这两部分的内容，并且使用 GPU 来加速渲染部分（可能指的是训练部分的加速）。

我将会对这两部分代码进行整合，并确保 LightGBM 使用 GPU 进行训练。

整合后的代码（启用 GPU 渲染部分）：

python

复制编辑

import lightgbm as lgb import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit # 加载数据时指定类型节省内存 dtypes = { 'row_id': 'int64', 'timestamp': 'int64', 'user_id': 'int32', 'content_id': 'int16', 'content_type_id': 'int8', 'task_container_id': 'int16', 'user_answer': 'int8', 'answered_correctly': 'int8', 'prior_question_elapsed_time': 'float32', 'prior_question_had_explanation': 'boolean' } train = pd.read_csv('train.csv', dtype=dtypes) # 过滤掉讲座事件（只保留问题） train = train[train['content_type_id'] == 0].reset_index(drop=True) # 合并题目元数据 questions = pd.read_csv('questions.csv') train = train.merge(questions, left_on='content_id', right_on='question_id', how='left') # 处理空值 train['prior_question_elapsed_time'] = train['prior_question_elapsed_time'].fillna( train['prior_question_elapsed_time'].median()) train['prior_question_had_explanation'] = train['prior_question_had_explanation'].fillna(False) # 标签多热编码 tags_split = train['tags'].str.split(' ', expand=True) tags_dummies = pd.get_dummies(tags_split.stack()).groupby(level=0).max() train = pd.concat([train, tags_dummies], axis=1) # 用户累计正确率 user_correct = train.groupby('user_id')['answered_correctly'].agg(['mean', 'count']) user_correct.columns = ['user_hist_correct_rate', 'user_hist_question_count'] train = train.merge(user_correct, on='user_id', how='left') # 用户最近20题正确率（滑动窗口） train['user_recent_20_correct'] = train.groupby('user_id')['answered_correctly'].transform( lambda x: x.rolling(20, min_periods=1).mean() ) # 题目全局正确率 question_diff = train.groupby('question_id')['answered_correctly'].mean().reset_index() question_diff.columns = ['question_id', 'question_difficulty'] train = train.merge(question_diff, on='question_id', how='left') # 题目在用户所属分组的难度（如TOEIC part） part_diff = train.groupby('part')['answered_correctly'].mean().reset_index() part_diff.columns = ['part', 'part_avg_correct'] train = train.merge(part_diff, on='part', how='left') # 用户答题间隔时间变化率 train['time_diff_rate'] = train.groupby('user_id')['timestamp'].diff().fillna(0) / 1e3 # 转换为秒 # 用户当前任务容器与上次的时间差 train['task_container_gap'] = train.groupby('user_id')['task_container_id'].diff().fillna(0) # 特征列选择 features = [ 'user_hist_correct_rate', 'user_hist_question_count', 'user_recent_20_correct', 'question_difficulty', 'part_avg_correct', 'prior_question_elapsed_time', 'prior_question_had_explanation', 'time_diff_rate', 'task_container_gap' ] + list(tags_dummies.columns) # 时间序列交叉验证 tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5) X = train[features] y = train['answered_correctly'] # 训练和验证模型 for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(tscv.split(X, y)): X_train, y_train = X.iloc[train_idx], y.iloc[train_idx] X_val, y_val = X.iloc[val_idx], y.iloc[val_idx] # 数据集转换 dtrain = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) dval = lgb.Dataset(X_val, label=y_val) # LightGBM 参数设置（启用 GPU） params = { 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'device': 'gpu', # 启用 GPU 加速 'gpu_device_id': 0, # 设备ID（通常是0，若有多个GPU可以指定） 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.8 } # 训练模型 model = lgb.train(params, dtrain, valid_sets=[dval], callbacks=[lgb.log_evaluation(100)]) # 保存模型 model.save_model(f'lgbm_fold{fold}.txt')

关键改动：

1. 数据加载和处理部分：

   • 从 train.csv 和 questions.csv 中加载数据，处理缺失值，进行特征工程（如用户的正确率、题目难度等）。

   • 特征选择部分定义了要使用的特征列。

2. LightGBM 参数部分：

   • 在 params 中设置了 device 为 gpu，启用了 GPU 加速。如果你有多个 GPU 设备，可以通过调整 gpu_device_id 来指定使用哪一个设备。

3. 时间序列交叉验证：

   • 使用 TimeSeriesSplit 进行交叉验证，每一折都用 LightGBM 训练模型，并通过回调 lgb.log_evaluation(100) 打印每 100 次迭代的评估结果。

注意事项：

• 你需要确保你的系统已正确配置并支持 GPU 加速（安装 lightgbm 时要启用 GPU 支持），并且你使用的设备支持 CUDA。

• 如果你没有 GPU 或者不需要 GPU 加速，可以将 device: 'gpu' 改成 device: 'cpu'，在没有 GPU 的情况下进行训练。

希望这个版本的代码能满足你的需求！如果有其他问题，随时告诉我！