使用lightgbm的GridSearchCV要求不使用fit()方法。GridSearchCV是scikit-learn库中的一个模型调优工具,用于通过交叉验证来选择模型的最佳超参数。在使用GridSearchCV时,需要先定义一个参数网格,然后将其传入GridSearchCV的构造函数中。接下来,调用GridSearchCV的fit()方法来执行参数搜索和模型训练。
对于lightgbm的GridSearchCV,同样需要使用fit()方法来执行参数搜索和模型训练。fit()方法会遍历参数网格中的每一组参数组合,并使用交叉验证来评估模型性能。在每个参数组合下,fit()方法会调用lightgbm模型的fit()方法来训练模型。
因此,使用lightgbm的GridSearchCV时,是需要使用fit()方法的。fit()方法是执行参数搜索和模型训练的关键步骤,不能省略。
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