LightGBM和XGBoost使用scale_pos_weight处理不平衡数据源码分析

最新推荐文章于 2023-09-14 23:13:46 发布
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#机器学习

本文将深入解析LightGBM和XGBoost如何通过scale_pos_weight处理数据集中的不平衡问题，通过源码实例探讨其在提升模型性能中的关键策略。
xgboost源代码
05-08
本人通过亲自实践，教大家一步步在win下安装xgboost(http://blog.youkuaiyun.com/jingyi130705008/article/details/71435562)，这个是之前的xgboost的C++版本，是在python使用xgboost之前必须的包。
xgboost源码
qq_38251888的博客
04-21 720
xgboost源码中处理空格的函数 static std::string TrimWhitespace(const std::string& str) { const auto first_char = str.find_first_not_of(" \t\n\r"); const auto last_char = str.find_last_not_of(" \t\n\r...
xgboost源码 要看的
studyvcmfc的专栏
04-16 144
https://www.cnblogs.com/yifanrensheng/p/12839749.html
类别不平衡终极应对方案：is_unbalance与scale_pos_weight参数对比（仅1%人掌握的使用场景）
[LightGBM](https://i0.wp.com/innovationyourself.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2020-10-21-at-18.12.57.png) # 1. 类别不平衡问题的本质与挑战 在机器学习建模中，类别不平衡问题广泛存在于金融...
xgboost坏账预测（二分类问题）
Alamoooooooo的博客
04-18 2861
参考代码来自：Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Two Sigma Connect: Rental Listing Inquirieshttps://www.kaggle.com/code/sudalairajkumar/xgb-starter-in-python/notebook 第一次接触xgboost，在前人的肩膀上开始自己的探索~文中代码是参考代码上略作调整，不一定正确，因为设
入门XGBoost
you1314520me的专栏
11-10 1143
欢迎访问我的技术博客：SnailDove ，本文内容有大量公式，csdn对数学公式支持不好，请访问本文原链接：一起入门xgboost 前言 在深度学习火起来之前，集成学习 （ensemble learning 包括 boosting: GBDT, XGBoost）是 kaggle 等比赛中的利器，所以集成学习是机器学习必备的知识点，如果提升树或者GBDT不熟悉，最好先看一下我的另一文： 《统计...
结构化数据驱动网络配置：YAML_JSON在自动化系统中的6大应用场景
!...随后，围绕自动化编排系统中的配置分发、执行反馈与生命周期管理展开分析，并结合Kubernetes与Istio等云原生场景，阐述声明式网络策略的建模与同步机制。最后，前瞻性地探讨了大模型与机器学习
几种风控算法的原理和代码实现
听雨客舟中
01-13 4837
风控建模工作中常用的一些算法。
xgboost源代码python
11-27
根据我的课程设计写了一个xgboost代码，效果不错。希望能帮助跟我一样的初学者。
xgboost源码包，github上下载的
01-17
可编译安装，源代码分析 ，目前是最新版的，方便下载使用
xgboost代码
06-15
关于xgboost的代码，可以跑起来。实现了分类关于xgboost的代码，可以跑起来。实现了分类
XGBoost_源码初探
谢彦的技术博客
09-09 2282
１. 说明  本篇来读读Xgboost源码。其核心代码基本在src目录下，由C++实现，40几个cc文件，代码11000多行，虽然不算太多，但想把核心代码都读明白，也需要很长时间。 我觉得阅读的目的主要是：了解基本原理，流程，核心代码的位置，修改从哪儿入手，而得以快速入门。因此，需要跟踪代码执行过程，同时查看在某一步骤其内部环境的取值情况。具体方法是：单步调试或在代码中加入一些打印信息，因此选择...
zz：Xgboost 核心源码阅读
chenxuanhanhao的专栏
07-29 869
目录 2016/11/18简述FastDBT和LightGBM中GBDT的实现 2016/10/29XGboost核心源码阅读 [3]XGboost与Spark的完全集成@Nan Zhu 2016/10/05XGboost: A Scalable Tree Boosting System论文及源码导读 2016/10/02Gradient Boosting Decision Tree[...
@XGBoost 源码走读 系列 与公式 、数学原理相结合（一）
alston_ethannical的博客
05-26 217
@XGBoost 源码走读 系列 与公式 、数学原理相结合（一） 目标是完成 xgboost 源码全文走读，并结合数学公式、原理进行完整注释。打算从通俗角度解释 xgboost 代码 ，并注释相应的原理解释。 特色：在走读源码的过程中加入了详尽的数学原理解释，揭示了算法设计原理，使得具有高中及以上文化程度的学生可以听懂。 计划从下面几个角度解释源码 项目结构 代码逻辑 代码功能 数学公式以及原理 文章目录项目结构解释 项目结构 解释 ├── amalgamation ├── buil
XGBOOST带试验源码
studyvcmfc的专栏
04-20 132
https://www.cnblogs.com/yifanrensheng/p/12839749.html
xgboost C++源码主要函数
小白白的博客
10-21 3327
（作者：陈玓玏） 1、 源码文件夹结构 文件夹的结构如下，其中build文件夹、lib文件夹以及最后一个xgboost可执行文件是在编译之后才生成的。我们在读源码过程中主要是看include文件夹以及src文件夹中的内容。 2、 主流程 2.1 main函数 src/cli_main.cc文件中 先找到main函数，从main函数开始跟踪整个流程。Main函数调用了xgboost这个命名空间下的...
【Spark ML系列】 xgboost原理源码分析
wang2leee的博客
09-14 343
该代码是XGBoost分类模型的实现，它继承了ProbabilisticClassificationModel类，并实现了XGBoostClassifierParams、InferenceParams、MLWritable和Serializable接口。
XGBoost 的scale_pos_weight
最新发布
05-25
### XGBoost中 `scale_pos_weight` 参数的作用与使用 #### 1. 参数作用 在XGBoost中，`scale_pos_weight` 是用于解决二分类问题中的类别不平衡问题的一个重要参数。它通过调整正类和负类之间的权重比例来影响模型的学习过程。具体来说： - 当数据集中存在明显的类别不均衡现象时（例如负样本数量远多于正样本），可以通过设置该参数使模型更加关注少数类别的样本。 - 如果 `scale_pos_weight > 1`，则表明负样本的数量较多，此时会增大正类的权重[^2]。 #### 2. 计算方式 通常情况下，`scale_pos_weight` 的取值可以按照以下公式计算： ```plaintext scale_pos_weight = (负样本数 / 正样本数) ``` 这意味着如果负样本的数量是正样本的两倍，则应将此参数设为2；如果是三倍，则设为3，依此类推。 #### 3. 实际应用案例 下面是一个简单的 Python 示例展示如何在实际建模过程中配置这个参数： ```python import xgboost as xgb # 假设有如下分布的数据集 positive_samples = 100 negative_samples = 900 params = { 'objective': 'binary:logistic', # 定义目标函数为逻辑回归 'eval_metric': 'auc', } # 设置 scale_pos_weight 参数 params['scale_pos_weight'] = negative_samples / positive_samples dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train) model = xgb.train(params=params, dtrain=dtrain, num_boost_round=100) ``` 在此代码片段中，我们基于训练数据集中正负样本的比例设置了合适的 `scale_pos_weight` 值[^1]。 #### 4. 注意事项 尽管 `scale_pos_weight` 可有效缓解类别失衡带来的偏差问题，但在某些极端场景下可能仍需结合其他技术手段共同优化效果，比如适当采用重采样策略或者设计自定义损失函数等方法进一步提升性能表现。 --- ###
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