lightgbm中pos_bagging_fraction

LightGBM中的pos_bagging_fraction是一种类别平衡的技术，用于处理不平衡的数据集。它表示每次迭代中用于训练正样本（类别为1）的比例。该参数的值应该在0到1之间，通常设置为0.5左右。如果数据集中的正样本比例较低，则可以适当增加该值以提高模型的准确性和召回率。但是，如果正样本比例较高，则应该降低该值，以防止过拟合。

相关问题

Check failed: (pos_bagging_fraction) > (0.0)

这个错误通常是在使用 LightGBM 进行训练时出现的，它表示在使用 bagging（数据随机采样）时，设置的数据采样比例小于等于 0.0。这导致 LightGBM 无法对数据进行采样，从而无法进行训练。

要解决这个问题，您可以检查您的代码中关于 LightGBM 的部分，并确保您已正确设置了 `pos_bagging_fraction` 参数。这个参数通常用于处理类别不平衡的情况，在这种情况下，您可能需要设置一个大于 0 的值才能进行训练。如果您不需要使用数据随机采样，您可以将参数设置为 1.0，这样 LightGBM 将使用全部数据进行训练。

LingGBM的feature_fraction、bagging_fraction默认值分别是什么

LingGBM的feature_fraction和bagging_fraction都有默认值，分别为1.0和1.0。这意味着在训练过程中，LingGBM使用了所有的特征和所有的数据。如果需要使用特征子抽样和数据子抽样，则需要手动设置相应的参数。通常，特征子抽样率和数据子抽样率的取值范围在0.5到0.8之间，具体取值需要根据数据集大小和特征数量等因素进行调整。