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...
同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终...
# 需要导入模块: from catboost import CatBoostClassifier [as 别名]# 或者: from catboost.CatBoostClassifier importsave_model[as 别名]deftest_class_weights():pool = Pool(TRAIN_FILE, column_description=CD_FILE) model = CatBoostClassifier(iterations=5, random_seed=0, class_weights=[1,2]) model.fi...
# 需要导入模块: from catboost import CatBoostClassifier [as 别名]# 或者: from catboost.CatBoostClassifier importpredict[as 别名]deftest_custom_objective():classLoglossObjective(object):defcalc_ders_range(self, approxes, targets, weights):assertlen(approxes) == len(targets)ifweightsisnotNone:assert...