scale_pos_weight

时间: 2023-07-14 22:52:52 浏览: 160
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jkc.rar_weight scale_体重秤_健康

scale_pos_weight是指正样本权重与负样本权重的比例。在二分类问题中，如果正负样本数量不平衡，即正样本数量明显少于负样本数量，模型可能会过于偏向于负样本，导致对正样本的预测效果较差。在这种情况下，可以通过设置scale_pos_weight参数来提高正样本的权重，使模型更加关注正样本，从而提高对正样本的预测效果。具体来说，scale_pos_weight的值应该等于负样本数量与正样本数量的比值。
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rf3=XGBClassifier(objective = 'binary:logistic', n_estimators=200, learning_rate= 0.1, min_child_weight=1, max_depth=5, eta = 0.1, gamma=0, max_delta_step=0, scale_pos_weight=0.1, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, seed=0)参数如何选择

8. scale_pos_weight：用于处理类别不平衡问题的参数。通常设置为正例样本数/负例样本数。 9. subsample和colsample_bytree：用于控制每棵树使用的样本和特征的比例。较小的值可以防止过拟合。可以通过交叉验证选择...

from xgboost import XGBClassifier rf3=XGBClassifier(objective = 'binary:logistic', n_estimators=200, learning_rate= 0.1, min_child_weight=1, max_depth=20, eta = 0.1, gamma=0, max_delta_step=0, scale_pos_weight=0.1, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, seed=0) rf3.fit(x_train,y_train)

你使用了XGBoost库中的XGBClassifier类来构建一个XGBoost分类器模型。在代码中，你设定了一系列超参数来配置模型，下面是对其中一些超参数的解释： - objective：指定了模型的目标函数，这里设为binary:...

rf3=XGBClassifier(objective = 'binary:logistic', n_estimators=200, learning_rate= 0.1, min_child_weight=float(x3), max_depth=int(x4), eta = float(x5), gamma=float(x6), max_delta_step=int(x7), scale_pos_weight=int(x8), subsample=float(x9), colsample_bytree=float(x10), seed=0)什么意思

- scale_pos_weight：用于平衡正负样本权重，当正负样本比例不平衡时可以设置一个合适的值。 - subsample：用于随机抽样训练样本的比例，可防止过拟合。 - colsample_bytree：用于随机抽样特征的比例，可防止...

rf3=XGBClassifier(objective = 'binary:logistic', n_estimators=200, learning_rate= 0.1, min_child_weight=float(x3), max_depth=int(x4), eta = float(x5), gamma=float(x6), max_delta_step=int(x7), scale_pos_weight=int(x8), subsample=float(x9), colsample_bytree=float(x10), seed=0)这些参数怎么设定

- scale_pos_weight：根据实际问题中正负样本的比例进行设定，可以用于平衡样本权重。 - subsample：一般初始设定为0.8，可以根据需要进行调整。较小的值可以增加模型的保守性。 - colsample_bytree：一般初始...

def model_xgb(train, test): """xgb模型 Args: Returns: """ # xgb参数 params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'silent': 1, 'eta': 0.01, 'max_depth': 5, 'min_child_weight': 1, 'gamma': 0, 'lambda': 1, 'colsample_bylevel': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'subsample': 0.9, 'scale_pos_weight': 1} # 数据集 dtrain = xgb.DMatrix(train.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'label'], axis=1), label=train['label']) dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 训练 watchlist = [(dtrain, 'train')] model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=500, evals=watchlist) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) # 特征重要性 feat_importance = pd.DataFrame(columns=['feature_name', 'importance']) feat_importance['feature_name'] = model.get_score().keys() feat_importance['importance'] = model.get_score().values() feat_importance.sort_values(['importance'], ascending=False, inplace=True) # 返回 return result, feat_importance解释一下

这段代码是一个自定义的 XGBoost 模型训练函数 model_xgb，其主要作用是将训练数据集和测试数据集转换为 XGBoost 可用的数据格式，然后使用 XGBoost 算法对训练数据集进行训练，最后对测试数据集进行预测，并返回...

def forward(self, l, ab, y, idx=None): K = int(self.params[0].item()) T = self.params[1].item() Z_l = self.params[2].item() Z_ab = self.params[3].item() momentum = self.params[4].item() batchSize = l.size(0) outputSize = self.memory_l.size(0) # the number of sample of memory bank inputSize = self.memory_l.size(1) # the feature dimensionality # score computation if idx is None: # 用 AliasMethod 为 batch 里的每个样本都采样 4096 个负样本的 idx idx = self.multinomial.draw(batchSize * (self.K + 1)).view(batchSize, -1) # sample positives and negatives idx.select(1, 0).copy_(y.data) # sample weight_l = torch.index_select(self.memory_l, 0, idx.view(-1)).detach() weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = torch.bmm(weight_ab, l.view(batchSize, inputSize, 1)) if self.use_softmax: out_ab = torch.div(out_ab, T) out_l = torch.div(out_l, T) out_l = out_l.contiguous() out_ab = out_ab.contiguous() else: out_ab = torch.exp(torch.div(out_ab, T)) out_l = torch.exp(torch.div(out_l, T)) # set Z_0 if haven't been set yet, # Z_0 is used as a constant approximation of Z, to scale the probs if Z_l < 0: self.params[2] = out_l.mean() * outputSize Z_l = self.params[2].clone().detach().item() print("normalization constant Z_l is set to {:.1f}".format(Z_l)) if Z_ab < 0: self.params[3] = out_ab.mean() * outputSize Z_ab = self.params[3].clone().detach().item() print("normalization constant Z_ab is set to {:.1f}".format(Z_ab)) # compute out_l, out_ab out_l = torch.div(out_l, Z_l).contiguous() out_ab = torch.div(out_ab, Z_ab).contiguous() # # update memory with torch.no_grad(): l_pos = torch.index_select(self.memory_l, 0, y.view(-1)) l_pos.mul_(momentum) l_pos.add_(torch.mul(l, 1 - momentum)) l_norm = l_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_l = l_pos.div(l_norm) self.memory_l.index_copy_(0, y, updated_l) ab_pos = torch.index_select(self.memory_ab, 0, y.view(-1)) ab_pos.mul_(momentum) ab_pos.add_(torch.mul(ab, 1 - momentum)) ab_norm = ab_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_ab = ab_pos.div(ab_norm) self.memory_ab.index_copy_(0, y, updated_ab) return out_l, out_ab

这是一个 Python 中定义的函数，函数名为 forward。该函数有五个参数：l、ab、y、idx 和 self。其中，self 是该类的实例对象，l、ab、y、idx 为输入的数据，分别代表亮度、颜色和标签，其中 idx 可以为 None。...

除了nrounds、max_depth、eta、gamma、colsample_bytree、min_child_weight、subsample，还有别的参数吗？

6. scale_pos_weight：处理类别不平衡问题的参数，用于帮助模型更好地识别少数类别。 7. seed：随机种子，用于控制生成的随机数序列。 需要注意的是，不同的参数对应不同的任务和数据集，需要根据实际情况选择合适...

nx.spring_layout(）函数

nx.spring_layout(G, dim=2, k=None, pos=None, fixed=None, iterations=50, weight='weight', scale=1.0, center=None, seed=None) 其中，参数G代表需要进行布局的网络，参数dim代表节点布局的空间维数，参数k代表...
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