lightgbm和xgb如何处理不平衡数据的

lightgbm和xgb如何处理不平衡数据的

ctr,cvr这类2分类问题的样本不平衡性行可想而知的。
而lightgbm和xgb这些分类大杀器在ctr,cvr这类2分类问题中也是常用的，那问题就是这lightgbm和xgb是如何越过样本不平衡问题的？

答案，lightgbm和xgb模型都有is_unbalance=True/False 、scale_pos_weight这两个参数，这两个参数二选一即可解决，
具体来说，is_unbalance和scale_pos_weight都是从改变模型的目标函数，即增大正样本权重，从而间接降低了负样本权重的方式来解决样本不平衡问题的。
具体来说就是is_unbalance=true时，自动将正样本权重设置为

$正样本权重=\frac{负样本数量}{正样本数量}$

而设置scale_pos_weight值时，
$正样本权重=自定义的scale\_pos\_weight值$。
不信我们就来看源码，

Lightgbm

// weight for label
label_weights_[0] = 1.0f;
label_weights_[1] = 1.0f;
// if using unbalance, change the labels weight
if (is_unbalance_ && cnt_positive > 0 && cnt_negative > 0) {
  if (cnt_positive > cnt_negative) {
    label_weights_[1] = 1.0f;
    label_weights_[0] = static_cast<double>(cnt_positive) / cnt_negative;
  } else {
    label_weights_[1] = static_cast<double>(cnt_negative) / cnt_positive;
    label_weights_[0] = 1.0f;
  }
}
label_weights_[1] *= scale_pos_weight_;

可以看到lightGBM通过增加正样本标签的权重，即label_weights_[1] *= scale_pos_weight_;
通过对正样本的权重label_weights_[1] 乘以scale_pos_weight_来增大正样本权重，而不对负样本权重label_weights_[0] 来乘以值，
来处理样本不平衡的问题。

XGBoost

for (omp_ulong i = 0; i < n - remainder; i += 8) {
  avx::Float8 y(&info.labels_[i]);
  avx::Float8 p = Loss::PredTransform(avx::Float8(&preds_h[i]));
  avx::Float8 w = info.weights_.empty() ? avx::Float8(1.0f)
                                       : avx::Float8(&info.weights_[i]);
  // Adjust weight
  w += y * (scale * w - w);
  avx::Float8 grad = Loss::FirstOrderGradient(p, y);
  avx::Float8 hess = Loss::SecondOrderGradient(p, y);
  avx::StoreGpair(gpair_ptr + i, grad * w, hess * w);
}

xgb中，可以看到源码中的公式：
w += y * (scale * w - w);
也就是说，当y=1，正样本时，w+=(scale * w - w);,其实就是
w=scale * w 。
而当y=0，负样本时，w仍然是原值，w+=0,即w仍然是w.