Cloud Studio代码运行 classCatBoostRegressor(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_quantization=None,input_borders=None,output_borders=None,fold_permutation_block=Non...
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...
CatBoostRegressor classCatBoostRegressor(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_quantization=None,input_borders=None,output_borders=None,fold_permutation_block=None,od...
class_weight:设置数据集中不同类别样本的权重,默认为None,也就是所有类别的样本权重均为1,数据类型为字典或者字典列表(多类别) balanced:根据数据集中的类别的占比来按照比例进行权重设置n_samples/(n_classes*np.bincount(y)) balanced_subsamples:类似balanced,不过权重是根据自助采样后的样本来计算 方法 predict(...
'scale_pos_weight': , : 二分类中第1类的权重,默认值1(不可与class_weights、auto_class_weights同时设置) 'boosting_type': , : 提升类型,取值Ordered(catboost特有的排序提升,在小数据集上效果可能更好,但是运行速度较慢)、Plain(经典提升) 'feature_weights': , : 特征权重,在子树分裂时计算各特征的信...
print('class = ',preds_class) print('proba = ',preds_probs) 方法(method): Fit X: 输入数据数据类型可以是,list; pandas.DataFrame; pandas.Series y=None cat_features=None: 拿来做处理的类别特征 sample_weight=None: 输入数据的样本权重
class_weight:设置数据集中不同类别样本的权重,默认为None,也就是所有类别的样本权重均为1,数据类型为字典或者字典列表(多类别) balanced:根据数据集中的类别的占比来按照比例进行权重设置n_samples/(n_classes*np.bincount(y)) balanced_subsamples:类似balanced,不过权重是根据自助采样后的样本来计算 ...
Outputmore_vert arrow_right folder catboost_info calendar_view_week submission.csv Download notebook output navigate_nextminimize content_copyhelpSyntaxError: Unexpected end of JSON input
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, ...
与其他算法一样,我们也可以使用class_weight参数来 平衡 不平衡数据集。 CatBoost不仅提供了重要的特征。它也告诉了我们,对于给定的数据点,重要的特征是什么。 用于训练的代码CatBoost只是简单地直接转发,它几乎与sklearn模块类似。 超级参数调整? CatBoost由强大的理论实现,如有序Boosting,Random permutations。它确保我们...