class_weight:指定类别权重,默认取None,可以取"balanced",代表样本量少的类别所对应的样本权重更高,也可以传入字典指定权重。该参数主要是为防止训练集某些类别的样本过多,导致训练的决策树过于偏向这些类别。除了此处指定class_weight,还可以使用过采样和欠采样的方法处理样本类别不平衡的问题。
假设您有 5000 个类狗样本和 45000 个类非狗样本,class_weight= [0:5,1:0.5],这给类"狗"10倍的权重意味着在你的损失函数分配一个更高的值。 当每个样本的权重由class_weight及其相应类别指定时,损失就变成了加权平均值。 计算类权重 您可以使用学习的sklearn.utils.compute_class_weight()编程计算类权重。
max_features:划分节点时备选的最大特征数量。 max_leaf_nodes:最大叶子节点数 class_weight:类别权重 None:默认,表示每个类别的权重为1,如果某个特征下的数据集较多,则可以通过此参数偏向训练某个类别。 balanced:自动计算类别权重。 发布于 2020-10-20 17:12 内容所属专栏 机器学习&深度学习 订阅专栏 ...
from sklearn.svm import SVC model_svm=SVC(class_weight='balanced') model_svm.fit(x,y) 1. 2. 3. 这里的class_weight选项用其默认方法‘balanced’,即SVM会将权重设置为与不同类别样本数量呈反比的权重来进行自动均衡处理。 3.类别均衡采样 把样本按类别分组,每个类别生成一个样本列表,训练过程中先随机...
时候,负例和正例的比例。类似于sklearn中的class_weightimportance_type则可以查询各个特征的重要性程度。最后可以通过调用booster的get_score方法获取对应的特征权重。 “weight”通过特征被选中作为分裂特征的计数来计算重要性“gain”和“total_gain”则通过分别计算特征 ...
类别权重(Class Weights):在模型训练时为不同类别设置不同的权重,使其更加平衡。 以下是一个使用类别权重处理不平衡数据的示例: fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.utils.class_weightimportcompute_class_weight# 定义特征和目标变量X = data.drop(columns=['target']) ...
在Class ColMaker 定义了一些数据结构用于辅助树的构造。 代码语言:txt 复制 代码语言:txt 复制 //updater_colmaker.cc line:755 const TrainParam& param; //训练参数,即我们设置的一些超参数 std::vector<int> position; //当前样本实例在回归树结中对应点的索引 ...
class xgboost.DMatrix(data, label=None, weight=None, base_margin=None, missing=None, silent=False, feature_names=None, feature_types=None, nthread=None, enable_categorical=False) XGBoost中使用的数据矩阵。 DMatrix是XGBoost使用的内部数据结构,它针对内存效率和训练速度进行了优化。您可以从多个不同的数...
min_child_weight 含义:默认值为1,。 调参:值越大,越容易欠拟合;值越小,越容易过拟合(值较大时,避免模型学习到局部的特殊样本)。 subsample 含义:训练每棵树时,使用的数据占全部训练集的比例。默认值为1,典型值为0.5-1。 调参:防止overfitting。
weight（默认值），特征重要性使用特征在所有树中作为划分属性的次数。2.importance_type= gain，特征重要...