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: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。
6.eval_sample_weight: 7.eval_class_weight: 8.eval_init_score: 9.eval_metric: 10.verbose: 11.callbacks: 12.init_model: 13.pre_partition: LGBMRegressor.predict参数 1. X 2. num_iteration (n_iter_no_change) 3. raw_score 4. pred_leaf 5. pred_contrib 6. kwargs 二、LightGBM原生接口 ...
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 方法 predict(...
和 bagging_fraction都可以降低过拟合； 正则化参数lambda_l1(reg_alpha), lambda_l2(reg_lambda)。
weight of labels with positive class Note: while enabling this should increase the overall performance metric of your model, it will also result in poor estimates of the individual class probabilities Note: this parameter cannot be used at the same time with is_unbalance, choose only one of the...
tam = TAM(tans_class=pca, name='pca', col_names=['a','b','c'], col_dtypes=[np.dtype('float32'), np.dtype('float32'), np.dtype('float32')]) lgbm_classifier =LGBMClassifier(class_weight='balanced', learning_rate=0.18)
() 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...
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。
eval_class_weight: 仅适用于分类任务，用于指定评估数据集中各类别的权重。 eval_init_score: 用于初始化模型在每个评估数据集上的初始预测分数。 eval_metric: 在训练过程中使用的评估指标。 verbose: 控制训练过程中的输出详细程度。 callbacks: 用户自定义的回调函数列表，用于监控训练进度...