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:控制阴性和阳性样本的权重,在类别不平衡时使用,一个可以考虑的典型值是阴性样本总数 / 阳性样本总数; updater:用逗号分隔的字符串来定义要运行的树updater的序列,提供了一种构建和修改树的模块化方式,可以理解为函数中有一些内置的建树策略插件。这是一个高级参数,通常根据其他一些参数自动设置。可用...
xgb_model = xgb.XGBClassifier( learning_rate=0.1, gamma= 0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, objective='binary:logistic', ##"nthread=4, scale_pos_weight=1, n_estimators=xgb_cv.shape[0], seed=0, nthread=-1 ) xgb_params = { "max_depth":range(3, 10, 2), "min_child_weight...
hess = preds * (1.0-preds)returngrad, hess# user defined evaluation function, return a pair metric_name, result#NOTE:when you do customized loss function, the default prediction value is margin# this may make builtin evaluation metric not function properly# for example, we are doing logistic ...
【机器学习】随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM等集成学习代码练习
scale_pos_weight[default=0] A value greater than 0 can be used in case of high class imbalance as it helps in faster convergence. 大于0的取值可以处理类别不平衡的情况。帮助模型更快收敛 Parameter for Linear Booster lambda [default=0]
10.alpha [default=0]:控制模型复杂程度的权重值的 L1 正则项参数,参数值越大,模型越不容易过拟合。11.scale_pos_weight [default=1]:如果取值大于0的话,在类别样本不平衡的情况下有助于快速收敛。 Learning Task Parameters(学习任务参数)1.objective [default=reg:linear]:定义最小化损失函数类型,常用参数:...
scale_pos_weight[default=0]A value greater than0can be usedincase of highclassimbalanceasit helpsinfaster convergence.大于0的取值可以处理类别不平衡的情况。帮助模型更快收敛 4.2.3 Linear Booster参数 lambda[default=0]L2 正则的惩罚系数 用于处理XGBoost的正则化部分。通常不使用,但可以用来降低过拟合 ...
reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, base_score=0.5, random_state=0, seed=None, missing=None, **kwargs): super(XGBClassifier, self).__init__(max_depth, learning_rate, n_estimators, silent, objective, booster, n_jobs, nthread, gamma, min_child_weight, max_delta_step, ...
任务:二分类,存在样本不均衡问题(scale_pos_weight可以一定程度上解读此问题) 【python】 【R】 9.xgboost中比较重要的参数介绍 (1)objective [ default=reg:linear ] 定义学习任务及相应的学习目标,可选的目标函数如下: “reg:linear” –线性回归。