return 'auc_weight',float(roc_auc_score(labels,preds,sample_weight=weights_valid)) xgbM = xgb.train(params=params, dtrain=dtrain, num_boost_round=200,evals=[(dvalid,'valid'),(dvalid_weight,'dvalid_weight')],verbose_eval=10,feval=auc_weight)#feval指定自定义评价函数 1. 2. 3. 4. ...
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 ...
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','col3','col4','col5']) y_RandomUnderSample_resampled=pd.DataFrame(y_...
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:...
sample_weight=None: 没一个样本的权重 eval_set=None: (X,y)验证集,用于检测提前结束训练 eval_metric=None: 评价指标 "rmse" "mae" "logloss" "error":二分类错误率,阈值是0.5 "error@t":和error类似,阈值为t "mlogloss" "auc" early_stopping_rounds=None: 提前结束轮数 ...
sample_weight_eval_set(列表,可选)–形式为[L_1,L_2,…,L_n]的列表,其中每个L_i是第i个验证集上的实例权重的列表。 feature_weights(array_like)–每个要素的权重,定义使用colsample时每个要素被选中的概率。所有值必须大于0,否则将引发ValueError。
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...
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...
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...
return sizes, X_sorted, X_features, y, sample_weights def fit(self, X, y, sample_weight=None, eval_set=None, eval_metric=None, early_stopping_rounds=None, verbose=True, xgb_model=None): """ Fit the gradient boosting model Parameters ...