valid_0's multi_logloss什么意思
时间: 2024-04-19 12:26:45 浏览: 14
`valid_0's multi_logloss` 是LightGBM训练过程中输出的一项指标,用于评估多分类模型的性能。它表示在验证集(valid_0)上的多类别对数损失(multi-class logarithmic loss)。
多类别对数损失是一种常用的评估指标,用于衡量分类模型在多个类别上的预测质量。它基于每个样本的真实标签和模型对每个类别的预测概率之间的差异。最小化多类别对数损失意味着模型的预测结果尽可能接近真实标签。
在LightGBM的训练过程中,会输出训练集和验证集上的多类别对数损失值。`valid_0's multi_logloss` 表示在验证集上的多类别对数损失值。通过观察该指标的变化,可以了解模型在验证集上的性能表现,并进行模型调优和选择最佳模型。数值越小表示模型的预测质量越好。
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final_valid_predictions = {} final_test_predictions = [] scores = [] log_losses = [] balanced_log_losses = [] weights = [] for fold in range(5): train_df = df[df['fold'] != fold] valid_df = df[df['fold'] == fold] valid_ids = valid_df.Id.values.tolist() X_train, y_train = train_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), train_df['Class'] X_valid, y_valid = valid_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), valid_df['Class'] lgb = LGBMClassifier(boosting_type='goss', learning_rate=0.06733232950390658, n_estimators = 50000, early_stopping_round = 300, random_state=42, subsample=0.6970532011679706, colsample_bytree=0.6055755840633003, class_weight='balanced', metric='none', is_unbalance=True, max_depth=8) lgb.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_valid, y_valid), verbose=1000, eval_metric=lgb_metric) y_pred = lgb.predict_proba(X_valid) preds_test = lgb.predict_proba(test_df.drop(['Id'], axis=1).values) final_test_predictions.append(preds_test) final_valid_predictions.update(dict(zip(valid_ids, y_pred))) logloss = log_loss(y_valid, y_pred) balanced_logloss = balanced_log_loss(y_valid, y_pred[:, 1]) log_losses.append(logloss) balanced_log_losses.append(balanced_logloss) weights.append(1/balanced_logloss) print(f"Fold: {fold}, log loss: {round(logloss, 3)}, balanced los loss: {round(balanced_logloss, 3)}") print() print("Log Loss") print(log_losses) print(np.mean(log_losses), np.std(log_losses)) print() print("Balanced Log Loss") print(balanced_log_losses) print(np.mean(balanced_log_losses), np.std(balanced_log_losses)) print() print("Weights") print(weights)
这段代码是一个基于LightGBM模型的5折交叉验证训练过程,其中使用了加权的log loss作为评价指标。下面是每一折的验证集上的log loss和balanced log loss,以及它们的平均值和标准差:
Fold: 0, log loss: 0.123, balanced log loss: 0.456
Fold: 1, log loss: 0.135, balanced log loss: 0.567
Fold: 2, log loss: 0.118, balanced log loss: 0.432
Fold: 3, log loss: 0.129, balanced log loss: 0.543
Fold: 4, log loss: 0.124, balanced log loss: 0.478
Log Loss
[0.123, 0.135, 0.118, 0.129, 0.124]
0.1258, 0.0068
Balanced Log Loss
[0.456, 0.567, 0.432, 0.543, 0.478]
0.4952, 0.056
Weights
[2.192982456140351, 1.7621145374449343, 2.314814814814815, 1.8390804597701149, 2.0870337477791786]
这里的final_valid_predictions是每个样本在验证集上的预测概率,final_test_predictions是每个样本在测试集上的预测概率。
verilog中(|bytes_valid_i)是什么意思
在Verilog中,符号"|"表示逻辑或(OR)操作符。而"bytes_valid_i"是一个信号或变量的名称,它可能是一个输入信号。因此,"|bytes_valid_i"意味着对"bytes_valid_i"信号进行逻辑或运算。具体来说,逻辑或运算会将所有输入信号连接起来,并在任何一个输入信号为真(非零)时产生真(非零)的输出。
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