最近想尝试一下focal loss训练xgb,而spark xgboost4j并未提供focal loss,需重写ObjectiveTrait类的getGradient方法自己实现。getGradient需返回一阶导数与二阶导数。 看了很多网上的文章如何求导focal loss,公式很具有普遍性,可以支持多分类。然而,在我的使用场景下,只需要计算二分类就可以满足要求,关键是求导公式尽可能...
focal loss最早是cv领域对抗不平衡引入的损失函数,实际上可以看作是二元交叉熵的泛化形式,当 alpha=0.5,gamma=1的时候,上式其实就是二元交叉熵alpha和(1-alpha)都是0.5,在损失函数中是常数,可以约去不影响最优化结果,对比一下二元交叉熵的公式如下: 当然,对于多分类的logloss是一样的,二元交叉熵就是logloss的...
知乎:focal loss的lgb的二分类和多分类实现,xgb写法基本差不多;自定义 score 函数 很详细的 blogs:Focal loss implementation for LightGBM 详细:Github: LightGBM-with-Focal-Loss;LGB 自定义损失函数的细节
xgboster=imb_xgb(special_objective='weighted') forweightedloss. The parameters$\alpha$and$\gamma$can be specified by giving a value when constructing the object. In addition, the class is designed to be compatible with scikit-learn package, and you can treat it as a sk-learn classifier obje...