样本权重是对损失函数来说的对于类别少的样本 通过调节其对 损失函数的影响程度来达到提高预测精度 类型权重参数: class_weight class_weight有什么作用?在分类模型中,我们经常会遇到两类问题: 第一种是误分类的代价很高。比如对合法用户和非法用户进行分类,将非法用户分类为合法用户的代价很高,我们宁愿将合法用户分类...
class LGBMClassifier(LGBMModel, _LGBMClassifierBase): """LightGBM classifier.""" def fit(self, X, y, sample_weight=None, init_score=None, eval_set=None, eval_names=None, eval_sample_weight=None, eval_class_weight=None, eval_init_score=None, eval_metric=None, early_stopping_rounds=None,...
如果特征不多,可以不考虑这个值,但是如果特征分成多的话,可以加以限制具体的值可以通过交叉验证得到。 9.class_weight 指定样本各类别的的权重,主要是为了防止训练集某些类别的样本过多导致训练的决策树过于偏向这些类别。这里可以自己指定各个样本的权重如果使用“balanced”,则算法会自己计算权重,样本量少的类别所对应...
'class_weight': hp.choice('class_weight', [None, 'balanced']), 'boosting_type': hp.choice('boosting_type', [{'boosting_type': 'gbdt', # 'subsample': hp.uniform('dart_subsample', 0.5, 1) }, {'boosting_type': 'dart', # 'subsample': hp.uniform('dart_subsample', 0.5, 1) },...
eval_class_weight=None, eval_init_score=None, eval_metric=None, early_stopping_rounds=None, verbose=True, feature_name='auto', categorical_feature='auto', callbacks=None): """Docstring is inherited from the LGBMModel.""" _LGBMAssertAllFinite(y) ...
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...
{ 'objective':'multiclass', 'num_class': 3, } gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=20, valid_sets=lgb_test, callbacks=[lgb.early_stopping(stopping_rounds=5)]) pred = gbm.predict(x_multi_test) print(f'lgbm *** 原生接口 f1_score {f1_score(y_multi_test,np.argmax...
super(LGBMClassifier, self).fit(X, _y, sample_weight=sample_weight, init_score=init_score, eval_set=eval_set, eval_names=eval_names, eval_sample_weight=eval_sample_weight, eval_class_weight=eval_class_weight, eval_init_score=eval_init_score, ...
Model: LGBMRegressor(boosting_type='gbdt', class_weight=None, colsample_bytree=0.8294233848166401, importance_type='split', learning_rate=0.1, max_depth=6, min_child_samples=20, min_child_weight=0.001, min_split_gain=0.0, n_estimators=110, n_jobs=-1, num_leaves=15, objective='mean_square...
* Step 2: 改变 `max_depth` 和 `min_child_weight`.树模型复杂程度 这些参数对xgboost性能影响最大,因此,他们应该调整第一。 max_depth: 树的最大深度。增加这个值会使模型更加复杂,也容易出现过拟合,深度3-10是合理的。 min_child_weight: 正则化参数. 如果树分区中的实例权重小于定义的总和,则停止树构建...