对于排行模型LGBMRanker, 那么就是'lambdarank' class_weight: dict, 'balanced' or None, optional (default=None) 指定类别的权重,通过这样的方式 ``{class_label: weight}``. dict方式这个参数只对多分类任务有效。 对于二分类任务,可以使用 ``is_unbalance`` 或 ``scale_pos_weight`` 参数 注意, 所有这...
{'boosting_type': 'gbdt', 'class_weight': None, 'colsample_bytree': 1.0, 'importance_type': 'split', 'learning_rate': 0.01, 'max_depth': -1, 'min_child_samples': 20, 'min_child_weight': 0.001, 'min_split_gain': 0.0, 'n_estimators': 200, 'n_jobs': -1, 'num_leaves': ...
对于排行模型LGBMRanker, 那么就是'lambdarank' class_weight: dict, 'balanced' or None, optional (default=None) 指定类别的权重,通过这样的方式 ``{class_label: weight}``. dict方式这个参数只对多分类任务有效。 对于二分类任务,可以使用 ``is_unbalance`` 或 ``scale_pos_weight`` 参数 注意, 所有这...
它用于控制过拟合的情况,过大的值可能导致欠拟合,过小的值可能导致过拟合。 5.min_child_weight: min_child_weight参数默认值为1。 它是最小子节点中的所有样本权重总和,当某个子节点的样本权重和小于min_child_weight时,该节点不会继续拆分。 如果这个值太小,那么模型就会过拟合;如果这个值太大,那么模型就会...
multi:softmax– 设置 XGBoost 使用softmax目标函数做多分类,需要设置参数num_class(类别个数) multi:softprob– 如同softmax,但是输出结果为ndata*nclass的向量,其中的值是每个数据分为每个类的概率。 eval_metric [缺省值=通过目标函数选择] rmse: 均方根误差 ...
multi:softmax– 设置 XGBoost 使用softmax目标函数做多分类,需要设置参数num_class(类别个数) multi:softprob– 如同softmax,但是输出结果为ndata*nclass的向量,其中的值是每个数据分为每个类的概率。 eval_metric [缺省值=通过目标函数选择] rmse: 均方根误差 ...
value is not None class XGBoost: def __init__(self, n_estimators=100, max_depth=3, learning_rate=0.1, gamma=0, min_child_weight=1, subsample=1, colsample_bytree=1, reg_lambda=1): self.n_estimators = n_estimators # 迭代次数 self.max_depth = max_depth # 树的最大深度 self....
boosting_type参数用于指定弱学习器的类型（默认为gbdt），而objective参数用于指定学习任务及相应的学习目标（如regression、regression_l1、mape、binary、multiclass等）。其他关键参数包括min_data_in_leaf（叶节点样本的最少数量）、min_child_weight（一个叶子上的最小hessian和）、learning_rate（学习率...
设置lgb_train = lgb.Dataset(x_train, y_train, weight = ) 设置lgb_val = lgb.Dataset(x_val, y_val) 然后设置好数据以后,用train进行训练,调用上面已经设置好的参数,再设置一下其它的参数。 设置lgb_model = lgb.train(parm, lgb_train, num_boost_round = , valid_sets=[lgb_train, lgb_val],...
class_weight1= class_weight.compute_class_weight('balanced', np.unique(y), y)#---#AUC for a binary classifierdefauc(y_true, y_pred): ptas= tf.stack([binary_PTA(y_true,y_pred,k)forkinnp.linspace(0, 1, 1000)],axis=0) pfas= tf.stack(...