在LightGBM中,'is_unbalance'参数是用于处理不平衡数据集的一个重要参数。它是一个布尔类型的参数,用于指示是否使用不平衡数据集的权重来训练模型。 当数据集中的正负样本比例严重不平衡时,使用'is_unbalance'参数可以帮助模型更好地学习到少数类别的特征,从而提高模型的性能。当设置为True时,LightGBM会根据少数类别的...
我正在尝试使用lightgbm来分类一个4类问题。但是四班是不平衡的,将近2000:1:1:1.在lightgbm中,params 'is_unbalance‘和scale_pos_weight仅用于二进制分类。params = { 'num_class':4, 'is_unbalance':True 浏览1提问于2019-08-07得票数2 2回答 ...
在lightgbm中,存在两个参数处理这个问题,分别是is_unbalance和scale_pos_weight,那他们之间的不同是什么尼? 当设置is_balance是true,模型会自动调节正负样本的比例 scale_pos_weight默认的值是1,也就是假设正负样本的比例是一致的,如果想通过该参数解决问题,可以通过下面的公式设置该参数 sample\_pos\_weight = num...
4推荐指数 1解决办法 2315查看次数 如何在 LightGBM 中使用“is_unbalance”和“scale_pos_weight”参数来处理不平衡的二元分类项目 (80:20) 我目前有一个不平衡的数据集,如下图所示: 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 ...
您不一定错误地使用了 is_unbalance,但 sample_pos_weight 将为您提供对少数类和多数类的权重的更好控制。 在此链接中,有一个关于scale_pos_weight使用的很好的解释:https://stats.stackexchange.com/questions/243207/what-is-the-proper-usage-of-scale-pos-weight-in-xgboost-for -不平衡数据集 ...
The parameter ofis_unbalancewould not properly assign label_weight for the evaluation. In the example, there is an unbalanced dataset with 10% positive instances and 90% negative instances. First, I setis_unbalanceto True and got the training binary log loss of 0.0765262 and the test binary l...
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_class或者num_cla...
lightgbm中,可以设置两个参数is_unbalance和scale_pos_weight。 is_unbalace:当其为True时,算法将尝试自动平衡占主导地位的标签的权重(使用列集中的pos/neg分数) scale_pos_weight:默认1,即假设正负标签都是相等的。在不平衡数据集的情况下,建议使用以下公式: ...
lightgbm中有两个参数允许你处理这个问题,那就是is_unbalance和scale_pos_weight,但是它们之间有什么区别呢? 当您设置Is_unbalace: True时,算法将尝试自动平衡占主导地位的标签的权重(使用列集中的pos/neg分数) 如果您想改变scale_pos_weight(默认情况下是1,这意味着假设正负标签都是相等的),在不平衡数据集的情况...
lightgbm中,可以设置两个参数is_unbalance和scale_pos_weight。 is_unbalace:当其为True时,算法将尝试自动平衡占主导地位的标签的权重(使用列集中的pos/neg分数) scale_pos_weight:默认1,即假设正负标签都是相等的。在不平衡数据集的情况下,建议使用以下公式: ...