在R里面通过自定义函数使用F1-score 作为 xgboost的eval_metric，具体代码如下（印象中是在kaggle学习来的...
xgboost/custom_objective.py at master · dmlc/xgboost · GitHub 把evalerror按照f1 score的公式照着...
estimator=xgb.XGBClassifier(n_estimators=100,objective='multi:softmax',eval_metric='merror',eta=0.1,use_label_encoder=False,random_state=22)estimator.fit(x_train,y_train)#3.模型评估 y_pred=estimator.predict(x_valid)print(classification_report(y_true=y_valid,y_pred=y_pred))#4.模型保存 jobl...
plt.title(f'Threshold vs. F1_Score with Best F1_Score = {best_score:.3f} at Best Threshold = {best_threshold:.3}',size=18) plt.show() 其中基础xgb模型为: 可以基础xgb的最佳阈值为0.62,本地cv为0.695,Public Score为0.695,Private Score为0.696,其中Private Score为本次竞赛最后所看的分数。 基...
xgb_model<-xgboost(data=as.matrix(train[,1:4]),label=train$Species,nrounds=100,objective="binary:logistic",eval_metric="logloss",eta=0.3,max_depth=6,subsample=0.8,colsample_bytree=0.8) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 评估模型性能 ...
参数和轮数就按⼀般设置，然后watchlist不能少，不然就不会输出东西了，⽐如watchlist=[(xgb_train,'train'), (xgb_test,'eval')]最后就是xgb.train中的内容了，写成：bst=xgb.train(param,xg_train,n_round,watchlist,feval=maxRecall,maximize=False)就⾏了。feval就是你的metric，maximize要加上，虽然...
final_model=XGBClassifier(base_score=0.5,booster='gbtree',callbacks=None,colsample_bylevel=1,colsample_bynode=1,colsample_bytree=0.7,early_stopping_rounds=None,enable_categorical=False,eval_metric=None,gamma=0.2,gpu_id=0,grow_policy='depthwise',importance_type='gain',interaction_constraints='',lea...
使用F1 score作为评价指标,用来计算参赛者提交结果的成绩,具体计算方式如下: F_1=2/(recall(-1)+precision(-1) )=2tp/(2tp+fp+fn). 数据探索 数据文件达到了4.74GB,需要先理解每个字段的意义,在了解每个字段的意义后才能更好地进行特征组合及后续建模。
base_score : 默认值设置为0.5。您需要指定初始预测分数作为全局偏差。 objective : 默认值设置为reg:linear。您需要指定你想要的类型的学习者,包括线性回归、逻辑回归、泊松回归等。 eval_metric : 您需要指定验证数据的评估指标,一个默认的指标分配根据客观(rmse回归,错误分类,意味着平均精度等级 seed : 随机数种子...
base_score:初始化预测分数,全局偏置。 eval_metric:对于有效数据的度量方法,取值范围取决于 objective。 seed:随机数种子,相同的种子可以复现随机结果,用于调参。 LightGBM 概述 LightGBM 是微软开发的一款快速、分布式、高性能的基于决策树的梯度 Boosting 框架。主要有以下优势: ...