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。 max_position: 一个整数,指示将在这个NDCG 位置优化。默认为 20 。它用于lambdarank 任务。 label_gain: 一个浮点数序列,给出了每个标签的增益。默认值为0,1,3,7,15,….它用于lambdarank 任务。 num_cl...
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。
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。
fit(X_train, y_train,eval_set=[(X_test, y_test)],eval_metric=lambda y_true, y_pred: [rmsle(y_true, y_pred), rae(y_true, y_pred)],early_stopping_rounds=5)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。
对于二分类任务,可以使用 ``is_unbalance`` 或 ``scale_pos_weight`` 参数 注意, 所有这些参数的使用将导致对各个类别概率的估计不足。 您可能要考虑对你的模型执行概率校准,参考地址:https://scikit-learn.org/stable/modules/calibration.html 如果值为“balanced”。 模式将使用y的值自动调整权重。 与输入数据...
对于二分类任务,可以使用 ``is_unbalance`` 或 ``scale_pos_weight`` 参数 注意, 所有这些参数的使用将导致对各个类别概率的估计不足。 您可能要考虑对你的模型执行概率校准,参考地址:https://scikit-learn.org/stable/modules/calibration.html 如果值为“balanced”。 模式将使用y的值自动调整权重。 与输入数据...
#'is_unbalance':True, 'verbose':-1, } print(u'开始CV 5折训练...') scores = [] t0 = time.time() train_preds = np.zeros(train_feat.shape[0]) test_preds = np.zeros((test_feat.shape[0],5)) kf = KFold(len(train_feat), n_folds =5, shuffle=True, random_state=520) ...
# It must be a 2-D Data for StandardScalar, otherwise reshape(-1, len(feats)) is required feats = ["price", "age"] x_train = ss.fit_transform(df_train[feats].values) x_test = ss.fit_transform(df_test[feats].values) X_train, X_test = sparse.hstack((X_train, x_train)),...
['is_unbalance']=Trueparam['metric']='auc'param['train_metric']=Trueparam['verbose']=-1returnparamdeflossFun(param):param=getParam(param)m=lgb.train(params=param,train_set=train_data,num_boost_round=param['num_boost_round'],valid_sets=[train_data,valid_data],valid_names=['train','...
对于二进制分类任务, 可以使用is_unbalancescale_pos_weight参数. 注意, 所有这些参数的使用将导致对单个类别概率的估计不足. 您可能需要考虑对模型进行概率校准. '平衡'模式使用y值自动将权重与输入数据中的类频率成反比地调整为n_samples/(n_classes * np.bincount(y)). 如果为None, 则所有类的权重都应为1....