xgboost多分类为样本设置权重
时间: 2024-05-10 16:10:28 浏览: 14
在xgboost中为多分类问题设置样本权重的方法如下:
1. 首先,需要将多分类问题转化为多个二分类问题,例如将3分类问题转化为3个二分类问题,分别是类别1 vs. 类别2&3,类别2 vs. 类别1&3,类别3 vs. 类别1&2。
2. 对于每个二分类问题,可以使用之前提到的scale_pos_weight参数来设置正样本的权重。例如,对于类别1 vs. 类别2&3的二分类问题,可以将类别1的样本权重设置为scale_pos_weight,类别2&3的样本权重设置为1。
3. 在训练模型时,需要将每个二分类问题的样本权重传入xgboost的接口中。
下面是一个示例代码,演示如何为3分类问题设置样本权重:
```python
import xgboost as xgb
import numpy as np
# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(0, 3, 100)
# 将多分类问题转化为3个二分类问题
y_binary = []
for i in range(3):
y_binary.append(np.where(y == i, 1, 0))
# 设置样本权重
scale_pos_weight = [sum(y_binary[i] == 0) / sum(y_binary[i] == 1) for i in range(3)]
# 将样本权重传入xgboost的接口中
dtrain = xgb.DMatrix(X, label=y)
params = {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'scale_pos_weight': scale_pos_weight}
model = xgb.train(params, dtrain)
# 预测
preds = model.predict(dtrain)
```