在LightGBM中,'is_unbalance'参数是用于处理不平衡数据集的一个重要参数。它是一个布尔类型的参数,用于指示是否使用不平衡数据集的权重来训练模型。 当数据集中的正负样本比例严重不平衡时,使用'is_unbalance'参数可以帮助模型更好地学习到少数类别的特征,从而提高模型的性能。当设置为True时,LightGBM会根据少数类别的...
Optimal parameters for the best estimator * {'boosting_type': 'gbdt', 'class_weight': None, 'colsample_bytree': 0.5989147519171187, 'importance_type': 'split', 'is_unbalance': True, 'learning_rate': 0.1, 'max_depth': -1, 'min_child_samples': 152, 'min_child_weight': 0.01, 'min...
'is_unbalance': True, 'boost_from_average': False, } train_data = lgb.Dataset(data=train,label=y_train) test_data = lgb.Dataset(data=test,label=y_test) num_round = 5000 clf = lgb.train(param, train_data, num_round, valid_sets = test_data, verbose_eval=250, early_stopping_rounds...