对于分类模型LGBMClassifier,那么就是'binary' or 'multiclass' 。 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 ...
对于分类模型LGBMClassifier,那么就是'binary' or 'multiclass' 。 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 ...
对于分类模型LGBMClassifier,那么就是'binary' or 'multiclass' 。 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 ...
在poisson回归中,max_delta_step的缺省值为0.7 (used to safeguard optimization) 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...
scale_pos_weight: 一个浮点数,用于调整正样本的权重,默认值为0它用于二分类任务。 boost_from_average: 一个布尔值,指示是否将初始得分调整为平均值(它可以使得收敛速度更快)。默认为True。它用于回归任务。 is_unbalance或者unbalanced_set : 一个布尔值,指示训练数据是否均衡的。默认为True。它用于二分类任务。
objective：指定学习任务及相应的学习目标，如regression、regression_l1、mape、binary、multiclass等。 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。 max_depth：树的最大深度。 num_leaves：指定叶子的个数。 feature_fraction：构...
scale_pos_weight:默认为1在各类别样本十分不平衡时,把这个参数设定为一个正值,可以使算法更快收敛。通常可以将其设置为负样本的数目与正样本数目的比值。 3.学习目标参数 objective [缺省值=reg:linear] reg:linear– 线性回归 reg:logistic– 逻辑回归 ...
1.regression 回归 2.binary 二分类(01) 3.multiclass 多分类(需要设置num_class) num_class 多分类的类别数 early_stopping_round 多少轮学习后无优化,则停止。 data 训练数据 valid验证数据 lgb_train = lgb.Dataset(split_train_x, split_train_y) data = lgb_train #API参数 1 2 metric 度量,详见在...
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...
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(...