问lightGBM分类器在class_weights上的错误EN防止过拟合的参数： max_depth 树的深度，不要设置的太大...
class_weight:给出了每个类别的权重占比。 可以为字符串'balanced',此时类别权重反比与类别的频率。 可以为字典,此时人工给出了每个类别的权重。 如果为None,则认为每个类别的比例一样。 该参数仅用于多类分类问题。对于二类分类问题,可以使用is_unbalance参数。
class_weight=None, sample_weight=None, ... ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 关键参数说明: class_weight:可选参数。样本标签(整型,已经编码)到权重值(float类型)的映射,用来加权损失函数(仅在训练期间加权)。这可以有效地告诉模型需要更关注哪些样本。 sample_weight:可选参数。训练样本权重数组,用来加权损失...
█class_weight:dict, 'balanced' or None, optional (default=None)样本权重,按说明文档,多分类则指定该参数,balanced则自动,比如三类,0类10个,1类90个,2类900个,则自动将0类权重设为1000/10=100,1类为1000/90,2类为1000/900,该权重会乘在交叉熵损失函数前面,在不断迭代降低损失函数过程中,一个数值前面...
具体实现时，可以使用如hyperopt等库来定义参数空间和调用类进行调参。在实际项目中，样本不均衡时通常会额外考虑scale_pos_weight参数，但在样本分布相对均衡时，使用class_weight='balanced'通常足以取得良好的效果，因此在参数调优中未特别强调。通过上述参数调优流程，一般能够得到一个性能较好的模型。
最后我们想说下,一般在样本不均衡时会额外调节scale_pos_weight这个参数,但在我们实际项目中,如果样本不是特别的偏,class_weight='balanced'就足够能产生不错的效果了,所以在参数调节中没有强调。一般情况下,这一整套调参流程跑下来是足够得到一个还不错的模型效果的参数的。
() return grad class TwoLayerNet: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01): # 初始化权重 self.params = {} self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.randn(input_size, hidden_size) self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size) self...
reg_lambda=0.0, random_state=None, n_jobs=-1, silent=True,class_weight=None, **kwargs) 参数: boosting_type: 一个字符串,指定了基学习器的算法。默认为'gbdt'。 可以为: 'gbdt': 表示传统的梯度提升决策树。默认值为'gbdt' 'rf': 表示随机森林。 'dart': 表示带dropout 的gbdt goss:表示Gradien...
class_weight:设置数据集中不同类别样本的权重,默认为None,也就是所有类别的样本权重均为1,数据类型为字典或者字典列表(多类别) balanced:根据数据集中的类别的占比来按照比例进行权重设置n_samples/(n_classes*np.bincount(y)) balanced_subsamples:类似balanced,不过权重是根据自助采样后的样本来计算 ...
class_weight:设置数据集中不同类别样本的权重,默认为None,也就是所有类别的样本权重均为1,数据类型为字典或者字典列表(多类别) balanced:根据数据集中的类别的占比来按照比例进行权重设置n_samples/(n_classes*np.bincount(y)) balanced_subsamples:类似balanced,不过权重是根据自助采样后的样本来计算 ...