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。
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 ...
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 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....
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...
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 ...
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: 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 [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': 'logloss', # 'num_class': 9, # 类别数,与 multisoftmax 并用 'gamma': 0.1, # 用于控制是否后剪枝的参数,越大越保守,一般0.1、0.2这样子。 'max_depth': 8, # 构建树的深度,越大越容易过拟合 'alpha': 0, # L1正则化系数 ...
2.eval_group: 与group类似,只不过这个是用在验证集合中得用户item列表长度 3.eval_metric:这里得...