...lightGBM调参 (1)num_leaves LightGBM使用的是leaf-wise的算法,因此在调节树的复杂程度时,使用的是num_leaves而不是max_depth。...大致换算关系:num_leaves = 2^(max_depth) (2)样本分布非平衡数据集:可以param[‘is_unbalance’]=’true’ (3)Bagging参
在SpringBoot单元测试中添加参数1、先通过brew安装 cmake、gcc brew install cmake brew install libomp ...
True然后,我在训练 LightGBM 模型时使用“is_unbalance”参数,将其设置为。下图显示了我如何使用此参数。使用本机 API 的示例: 使用sckit-learnAPI 的示例: 我的问题是:我应用参数的方式is_unbalance正确吗? 如何使用scale_pos_weight代替is_unbalance? 或者我应该使用SMOTE-ENN或SMOTE+TOME等SMOTE技术来平衡数据集...
在SpringBoot单元测试中添加参数1、先通过brew安装 cmake、gcc brew install cmake brew install libomp ...
在Lightgbm中使用'is_unbalance‘参数 、 我正在尝试在我的模型训练中使用'is_unbalance‘参数来处理一个二进制分类问题,其中正类大约为3%。如果我设置参数'is_unbalance',我观察到二进制日志损失在第一次迭代中下降,但随后继续增加。只有当我启用这个参数'is_unbalance‘时,我才注意到这个行为。