CatBoost提供了几种处理类别不均衡的方法,其中最直接的方式是通过设置类别权重(class weights)来调整模型对不同类别的重视程度。 3. 学习如何在CatBoost中设置类别权重 在CatBoost中,可以通过class_weights参数来设置类别权重。这个参数应该是一个字典,其中键是类别的标签(整数或字符串),值是该类别的权重。权重的相对大...
通过调整class_weights参数,可以有效地平衡多分类样本,提高模型的性能。 另一个平衡多分类样本的参数是scale_pos_weight。这个参数主要用于解决二分类问题中正负样本不平衡的情况,但在CatBoost中也可以用于多分类问题。scale_pos_weight参数可以通过调整正样本的权重来平衡样本。在多分类问题中,可以将数量较少的类别作为...
classes_count: 多分类当中类别数目上限,defalut=None class_weights: 类别权重,default=None one_hot_max_size: one-hot编码最大规模,默认值根据数据和训练环境的不同而不同 random_strength: 树结构确定以后为分裂点进行打分的时候的随机强度,default=1 name: 在可视化工具当中需要显示的实验名字 ignored_features:...
classes_count: 多分类当中类别数目上限,defalut=None class_weights: 类别权重,default=None one_hot_max_size: one-hot编码最大规模,默认值根据数据和训练环境的不同而不同 random_strength: 树结构确定以后为分裂点进行打分的时候的随机强度,default=1 name: 在可视化工具当中需要显示的实验名字 ignored_features:...
class_weights: 类别权重,default=None one_hot_max_size: one-hot编码最大规模,默认值根据数据和训练环境的不同而不同 random_strength: 树结构确定以后为分裂点进行打分的时候的随机强度,default=1 name: 在可视化工具当中需要显示的实验名字 ignored_features: 在训练当中需要排除的特征名称或者索引,default=None ...
class_weights 类别的权重。默认None。 scale_pos_weight 二进制分类中class 1的权重。该值用作class 1中对象权重的乘数。 boosting_type 增压方案 allow_const_label 使用它为所有对象训练具有相同标签值的数据集的模型。默认为False 2.2默认参数 CatBoost默认参数: ...
CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Y andex在2017年开源的机器学习库,也是Boosting族算法的一种,同前面介绍过的XGBoost和LightGBM类似,依然是在GBDT算法框架下的一种改进实现,是一种基于对称决策树(oblivious trees)算法的参数少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架,主要说解决的痛点是高效合理地处理类别型特征,这个从它的名字...
句子、文档等）的标签或标签集合。 文本分类的应用非常广泛。如： 垃圾邮件分类：二分类问 ...
class_weights = [1, 10]第一个类别的权重为1,第二个类别的权重为10 model = CatBoostClassifier(iterations=100, depth=3, learning_rate=0.1, class_weights=class_weights) 在上述代码中,我们创建了一个包含两个类别权重的列表,然后将其传递给CatBoostClassifier对象的`class_weights`参数。 综上所述,本文介绍...
像CatBoostClassifier,除了loss_function, classes_count, class_names和class_weights def __init__( self, iterations=None, learning_rate=None, depth=None, l2_leaf_reg=None, model_size_reg=None, rsm=None, loss_function='RMSE', border_count=None, feature_border_type=None, per_float_feature_quan...