num_leave: 单颗树的叶子数目,默认为31 eval_metric: 评价指标,可以用lgb自带的,也可以自定义评价函数, # 如下,评价函数为l1,程序会自动将预测值和标签传入eval_metric中,并返回score gbm=lgb.LGBMRegressor(num_leaves=31, learning_rate=0.05, n_estimators=20) gbm.fit(X_train,y_train, eval_set=[(X...
num_leave: 单颗树的叶子数目,默认为31 eval_metric: 评价指标,可以用lgb自带的,也可以自定义评价函数, View Code imbalanced: 设置is_unbalance参数为True时会把负样本的权重设为:正样本数/负样本数。这个参数只能用于二分类。
eval_init_score: list of arrays or None, optional (default=None) 验证集初始分数 eval_group: list of arrays or None, optional (default=None) 验证集组数据 eval_metric: string, list of strings, callable or None, optional (default=None) 如果为字符串,则应使用内置评估指标。 如何为 可执行对象...
如果不指定具体使用哪种objective,函数会根据是回归问题还是分类问题,默认选择相应的损失函数;如果自行设定objective的类型,其类型需与业务的类型(回归or分类)相对应,否则容易报错。 2. eval_metric:模型的评估指标。 风控建模时一般取eval_metric =‘AUC’ rmse :回归用,调整后的均方误差 mae :回归用,绝对平均误差 ...
eval_metric: 评价指标,可以⽤lgb⾃带的,也可以⾃定义评价函数,# 如下,评价函数为l1,程序会⾃动将预测值和标签传⼊eval_metric中,并返回score gbm = lgb.LGBMRegressor(num_leaves=31,learning_rate=0.05,n_estimators=20)gbm.fit(X_train, y_train,eval_set=[(X_test, y_test)],eval_metric=...
eval_metric: string, list of strings, callable or None, optional (default=None) 如果为字符串,则应使用内置评估指标。 如何为 可执行对象, 则是自定义评估指标 其他情况, 字符串和可执行对象的列表 默认情况: LGBMRegressor使用L2, LGBMClassifier使用logloss, LGBMRanker使用ndcg ...
风控建模中XGB和LGBM的常用参数如下：XGBoost常用参数： 一般参数： n_estimators/num_round：集成中弱评估器的数量。 booster：指定要使用的弱分类器，如gbtree、dart、gblinear。 nthread：用于运行XGBoost的并行线程数。 disable_default_eval_metric：用于禁用默认度量标准的标志。 弱评估器...
loss_function='MultiClass', custom_metric=['AUC'], eval_metric='MultiClass', random_seed=1996) cat_boost_model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_test, y_test), use_best_model=True, early_stopping_rounds=1000) y_pred = cat_boost_model.predict(X_test) ...
eval_metric [缺省值=通过目标函数选择] rmse: 均方根误差 mae: 平均绝对值误差 logloss: negative log-likelihood error: 二分类错误率。其值通过错误分类数目与全部分类数目比值得到。对于预测,预测值大于0.5被认为是正类,其它归为负类。 error@t: 不同的划分阈值可以通过 ‘t’进行设置 ...
eval_metric [缺省值=通过目标函数选择] rmse: 均方根误差 mae: 平均绝对值误差 logloss: negative log-likelihood error: 二分类错误率。其值通过错误分类数目与全部分类数目比值得到。对于预测,预测值大于0.5被认为是正类,其它归为负类。 error@t: 不同的划分阈值可以通过 ‘t’进行设置 ...