[0] train-auc:0.641996 train-logloss:0.691894 valid-auc:0.630333 valid-logloss:0.692002 dvalid_weight-auc:0.627448 dvalid_weight-logloss:0.69202 [10] train-auc:0.66727 train-logloss:0.681568 valid-auc:0.64835 valid-logloss:0.682969 dvalid_weight-auc:0.648128 dvalid_weight-logloss:0.682991 [20]...
sample_weight: 一个序列,给出了每个样本的权重 eval_set: 一个列表,元素为(X,y),给出了验证集及其标签。它们用于早停。 如果有多个验证集,则使用最后一个 eval_metric: 一个字符串或者可调用对象,用于evaluation metric 如果为字符串,则是内置的度量函数的名字 ...
model_RandomUnderSampler=RandomUnderSampler() #建立RandomUnderSample模型对象 x_RandomUnderSample_resampled,y_RandomUnderSample_resampled=model_RandomUnderSampler.fit_sample(x,y) #输入数据并进行欠抽样处理 x_RandomUnderSample_resampled=pd.DataFrame(x_RandomUnderSample_resampled,columns=['col1','col2','...
sample_weight (默认: None)类型: array-like (shape (n_samples,))描述: 样本权重。如果提供,将在训练过程中对每个样本赋予相应的权重,用于调整不同样本对模型学习的影响。权重越高,对应样本在训练中的作用越大。 eval_set (默认: None)类型: list of (array-like, array-like) or list of DMatrix描述:...
model = xgb.XGBClassifier(max_depth=50, min_child_weight=1, n_estimators=200,n_jobs=-1 , verbose=1,learning_rate=0.16)model.fit(train,y_train)auc(model, train, test)Light GBM import lightgbm as lgb from sklearn import metrics def auc2(m, train, test):return (metrics.roc_auc_score...
sample_weight(array_like)–实例权重 base_margin(array_like)–每个实例的全局偏差。 eval_set(list,optional)–用作验证集的(X,y)元组对的列表,将为其计算指标。验证指标将帮助我们跟踪模型的性能。 eval_metric(str,str列表或callable ,可选)–如果为str,则应作为内置评估指标使用。请参阅doc / parameter....
weight: {‘f0’: 1, ‘f1’: 2} 在所有树中,某特征被用来分裂节点的次数,在本例中,可见分裂第1个节点时用到f0,分裂第2,3个节点时用到f1,所以weight_f0 = 1, weight_f1 = 2。 total_cover: {‘f0’: 10.0, ‘f1’: 8.0} 第1个节点,f0被用来对所有10个样例进行分裂,之后的节点中f0没再被用...
sample_weight=None,输入数据的样本权重 logging_level=None,控制是否输出日志信息,或者其他信息 plot=False,训练过程中,绘制,度量值,所用时间等 eval_set=None,验证集合,数据类型list(X,y)tuples baseline=Noneuse_best_model=Noneverbose=Nonemodel=CatBoostClassifier(iterations=1000,#最大树数,即迭代次数depth=6...
很多模型和算法中都有基于类别参数的调整设置，以scikit-learn中的SVM为例，通过在class_weight : {dict...
'sample_type':'weighted', 'max_delta_step':4, 'subsample':.5, 'min_child_weight':100, 'early_stopping_round':50 } dtr, dte = xgb.DMatrix(tr.drop(['SalePrice'],1),label=tr.SalePrice), xgb.DMatrix(te.drop(['SalePrice'],1),label=te.SalePrice) ...