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,用来加权损失函数(仅在训练期间加权)。 本文仅介绍如何配置class_weight参数。 3. 实现方法 3.1 数据集介绍 本文...
另外,有一些算法可能没有提供接口,我们也可以训练时在fit函数中通过sample_weight参数进行指定。具体可以参考scikit-learn文档。 注意:如果一不小心两个参数都使用了,那么最终正负样本的权重是:class_weight*sample_weight 二、更加精细化的处理方法: 在第一种方法中,我们简单粗暴地通过各类样本量的反比来确定损失权重,...
weight或者weight\_column:一个字符串,表示样本权重列。默认为空字符串。你也可以指定一个整数,如weight=0表示第0列是权重列。注意:它是剔除了标签列之后的索引。假如标签列为0,权重列为1,则这里weight=0。你也可以为列名添加前缀,如weight=prefix:weight\_name。 query或者query\_column或者gourp或者group\_colum...
3.sample_weight: 类型: array-like of shape (n_samples,), optional 默认值: None 说明: 样本权重数组,与输入数据 X 的样本一一对应。如果提供了样本权重,LightGBM 将在训练过程中对每个样本赋予相应的权重,影响其对模型拟合的贡献。权重越大,相应样本在训练时的影响力越强。这对于处理不平衡数据或对某些样本...
sample_pos_weight = number of negative samples / number of positive samples lgbm函数宏指令(feaval)有时你想定义一个自定义评估函数来测量你的模型的性能，你需要创建一个“feval”函数。Feval函数应该接受两个参数:preds 、train_data 并返回 evalname、evalresult、ishigherbetter 让我们一步一步地创建一个自...
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...
min_sum_hessian_in_leaf或者min_sum_hessian_per_leaf或者min_sum_hessian或者min_hessian或者min_child_weight:一个浮点数,表示一个叶子节点上的最小hessian之和。(也就是叶节点样本权重之和的最小值)默认为1e-3。 feature_fraction或者sub_feature或者colsample_bytree:一个...
sample_pos_weight = number of negative samples / number of positive samples lgbm函数宏指令(feaval) 有时你想定义一个自定义评估函数来测量你的模型的性能,你需要创建一个“feval”函数。 Feval函数应该接受两个参数: preds 、train_data 并返回
这可以通过设置LightGBM中的sample_weight参数来实现。3. 使用imbalancedlearn库 imbalancedlearn库提供了多种处理数据不平衡的方法，包括重采样技术和集成学习算法等。这些工具可以方便地集成到LightGBM的训练流程中，以提高模型在不平衡数据集上的性能。综上所述，处理NSLKDD数据集上多分类机器学习的数据不平衡...
3. min_split_gain（分裂增益）：控制分裂条件，值越高，分裂越严格。4. min_child_sample（子节点样本数）和min_child_weight（子节点权重）：控制树的深度，避免过拟合。其他参数，如max_depth（树的最大深度）、num_leaves（叶子节点的数量）、subsample（样本采样率）、colsample_bytree（特征采样...