1) 如果仅仅关注预测问题的AUC指标,那么你可以调节 scale_pos_weight参数来帮助训练数据不平衡带来的收敛问题 。 2)如果关注预测概率的准确性问题,那么你就不能调节scale_pos_weight参数来改变样本权重的方法帮助收敛,可通过设置参数max_delta_step为一个有限的值来帮助收敛 。 说一说我对这两种方法的理解: 如果仅...
subsample, colsample_bytree = 0.8 scale_pos_weight = 1 (1) 确定learning rate和estimator的数量 learning rate可以先用0.1,用cv来寻找最优的estimators (2) max_depth和 min_child_weight 我们调整这两个参数是因为,这两个参数对输出结果的影响很大。我们首先将这两个参数设置为较大的数,然后通过迭代的方式...
scale_pos_weight=1, # 解决样本个数不平衡的问题 fit参数 model.fit(x_train,y_train,,) eval_metric:评价指标。 rmse:均方根误差(默认) mae:平均绝对误差 auc--roc:曲线下面积 error:错误率(二分类)分类默认 merror:错误率(多分类) logloss:负对数似然函数(二分类) mlogloss:负对数似然函数(多分类) ...
利用xgboost的scale_pos_weight条件样本的权重。可以理解为对少数样本过采样。 # 正样本的数目少于负样本。 scale_pos_weight = round(train_negative_num / train_positive_num, 2) model = XGBClassifier(n_estimators=200, scale_pos_weight=scale_pos_weight, nthread=10) 网上资料总结 xgboost官方建议 总结:...
scale_pos_weight 正样本的权重,在二分类任务中,当正负样本比例失衡时,设置正样本的权重,模型效果更好。例如,当正负样本比例为1:10时,scale_pos_weight=10。 模型参数 n_estimatores 含义:总共迭代的次数,即决策树的个数 调参: early_stopping_rounds ...
scale_pos_weight:默认为1 在各类别样本十分不平衡时,把这个参数设定为一个正值,可以使算法更快收敛。通常可以将其设置为负样本的数目与正样本数目的比值。 学习目标参数 objective [缺省值=reg:linear] reg:linear– 线性回归 reg:logistic– 逻辑回归
11.scale_pos_weight, [default=1] 在类别高度不平衡的情况下,将参数设置大于0,可以加快收敛。 学习任务参数 这类参数主要用来明确学习任务和相应的学习目标的 1.objective [default=reg:linear] 这个主要是指定学习目标的:而分类,还是多分类or回归 “reg:linear” –linear regression:回归 ...
scale_pos_weight:默认为1 在各类别样本十分不平衡时,把这个参数设定为一个正值,可以使算法更快收敛。通常可以将其设置为负样本的数目与正样本数目的比值。 学习目标参数 objective [缺省值=reg:linear] reg:linear– 线性回归 reg:logistic – 逻辑回归 ...
scale_pos_weight:用于类别不平衡的时候,负例和正例的比例,类似于GBDT中的class_weight参数,默认为1,原生库中一致; 上面除了scale_pos_weight,其他基本都是需要进行调参的参数,一般先调learning_rate,n_eatimators,max_depth,min_child_weight和gamma,如果还是过拟合,继续调节后面的参数。
7、scale_pos_weight(默认0),在样本类别不平衡时,该参数值取大于0的值可以帮助模型更快收敛。 8、lambda(默认1),模型权重的L2正则化惩罚系数,平时很少使用,但可以用来降低过拟合。 9、alpha(默认0),模型权重的L1正则化惩罚系数,适用于数据维度很高时,算法速度更快。目标参数用来控制理想的优化目标和每一步输出...