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...
可以进行多分类预测的模型有逻辑回归、决策树、神经网络、随机森林、xgboost,发现效果排名靠前的依次是XGBoost、随机森林、决策树 3. 模型调用 通过调用python相关包,对XGBoost分类模型进行参数调整,使模型效果更好。 # 导入的包fromxgboost.sklearnimportXGBClassifier# 调用XGBClassifier方法,括号内都是默认的参数值,可对...
这可能是因为在XGBClassifier的文档中提到scale_pos_weight只能用于二进制分类问题。因此,我
分类数量 num_class 样本将分为几个类。 模型的训练进程数 nthread 控制模型训练的进程数,默认20,取决于本地计算环境的CPU资源。 正负权重平衡 scale_pos_weight 正负样本的权重比例,用于解决类别不平衡的问题。 隐私开销 epsilon 联邦学习中,差分隐私的隐私开销,数值越大,添加的噪声越小,隐私保护越弱,则越精确,...
scale_pos_weight 正样本的权重,在二分类任务中,当正负样本比例智能推荐从二分类到多分类的迁移策略 hit2015spring晨凫追风 一般情况下问题研究为二分类问题,在解决多分类问题时有时可以直接推广到多分类,有时不能,不能推广的时候主要用三种拆分策略对问题进行研究 一对一的策略 给定数据集D这里有N个类别,这种...
scale_pos_weight=1, seed=27) 交叉验证: #Tune learning_ratefromnumpyimportloadtxtfromxgboostimportXGBClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFold#load datadataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=",")#split data into X and yX...
scale_pos_weight=1, seed=27) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 交叉验证: # Tune learning_rate from numpy import loadtxt from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import StratifiedKFold ...
(13)scale_pos_weight[默认值= 1] 控制正负权重的平衡,这对于不平衡的类别很有用。需要考虑的典型值:。有关更多讨论,请参见参数调整。另外,请参见Higgs Kaggle竞赛演示,例如:R,py1,py2,py3。sum(negativeinstances)/sum(positiveinstances) (14)updater[默认=grow_colmaker,prune] ...
1) 设置scale_pos_weight 有时会遇到样本不均衡的问题,比如正例占99%,反例占1%,那么如果预测为全正例或者随机抽机,正确率也占99%。此时可使用scale_pos_weight提高反例权重,默认为1,不增加权重。 2) DMatrix设置weight 使用xgb自带的调用接口 (非sklearn接口),需要把数据转成DMatrix格式,如果想给不同...
scale_pos_weight=2, reg_lambda=10, reg_alpha=0.1, n_estimators=400, min_child_weight=1, max_depth=9, learning_rate=0.3, colsample_bytree=0.5, early_stopping_rounds=10) model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)], verbose=0) ...