使用多个评估指标可以更全面地评估模型的性能,因为不同的评估指标对模型的性能有不同的侧重点。例如,对于回归问题,我们可以同时使用MSE和MAE来评估模型的预测精度和偏差;对于分类问题,我们可以同时使用准确率和AUC来评估模型的分类准确性和区分能力。 在使用xgb.cv函数时,我们可以通过设置参数"eval_metric"来指定使用的...
multi:softprob 和 multi:softmax 参数一样,但是返回的是每个数据属于各个类别的概率。 2. eval_metric [默认值取决于 objective 参数的取值] 对于有效数据的度量方法。对于回归问题,默认值是 rmse,对于分类问题,默认值是 error。 典型值有: rmse 均方根误差、mae 平均绝对误差、logloss 负对数似然函数值、error ...
如果不指定具体使用哪种objective,函数会根据是回归问题还是分类问题,默认选择相应的损失函数;如果自行设定objective的类型,其类型需与业务的类型(回归or分类)相对应,否则容易报错。 2. eval_metric:模型的评估指标。 风控建模时一般取eval_metric =‘AUC’ rmse :回归用,调整后的均方误差 mae :回归用,绝对平均误差 ...
“rank:pairwise” –通过最小化成对损失对任务进行排序 3.eval_metric——评价指标[default=取决于objective参数的取值] 对于回归问题,默认值是rmse,对于分类问题,默认值是error。选项如下所示: rmse(均方根误差) mae(平均绝对误差) logloss(负对数似然函数值) error(二分类误差,阈值0.5) merror(多分类错误率)...
9、eval_metric 10、max_depth 11、colsample_bytree&colsample_bylevel&colsample_bynode 12、min_child_weight 13、scale_pos_weight 14、max_delta_step 15、n_jobs/nthread 16、base_score 17、random_state 18、missing (六)附录 1、求解XGBoost的目标函数/结构分数 2、求解w和T,寻找最佳树结构 3、寻找...
'eval_metric':'auc', 'max_depth':5, 'min_child_weight':350, 'gamma':0, 'subsample':1, 'colsample_bytree':1, 'scale_pos_weight':1 , } X_train=train_data[featureLsTest] y_train=train_data[target] dtrain=xgb.DMatrix(data=X_train,label=y_train,weight=y_train.map(lambda x:1...
'eval_metric':'auc', 'gamma':0.2, 'lambda':300 } colsample_bytree 要依据特征个数来判断 objective 目标函数的选择要根据问题确定,如果是回归问题 ,一般是 reg:linear , reg:logistic , count:poisson 如果是分类问题,一般是binary:logistic ,rank:pairwise ...
'eval_metric': 'logloss', 'eta': 0.1, 'max_depth': 3, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8, 'num_class': 2, 'random_state': 42 } 训练模型 num_round = 100 bst = xgb.train(params, dtrain, num_round) 模型预测
将目标参数objective设置为survival:aft,将评估指标设置eval_metric为aft-nloglik,以便最大化AFT模型的对数似然。 (XGBoost实际上将最小化负对数似然,因此称为aft-nloglik) 参数aft_loss_distribution对应于AFT模型中项的分布,而aft_loss_distribution_scale对应于缩放因子 。
eval_metric=‘auc’, eval_set=[(X_train, y_train), (X_valid, y_valid)], verbose=verbose, early_stopping_rounds=10)# 早停法,如果auc在10epoch没有进步就stop print(model_xgb.best_score) return model_xgb 模型训练 model_xgb = xgb_train(X_train, y_train, X_valid, y_valid, verbose=...