xgboost如何自定義誤差衡量方法為F1?

時間 2021-05-31 00:30:34

1樓:wpppj

解決方法兩個

1、自己自定義F1的cost function;

2、用auc來評估,這兩個結果差異不大:

建議用系統自帶的的evalmetric, 速度更快,我們嘗試使用過自定義的evaluate metric,但是速度比較慢。並且整體來說,我們試驗下來的結果是:換cost functoin的結果讓模型的最後結果差異不大,你可以自己嘗試一下。

2樓:lau phunter

這位同學,xgboost的官方例子就有 xgboost/custom_objective.py at master · dmlc/xgboost · GitHub 把evalerror按照f1 score的公式照著寫就行了。

順便分享一些人森經驗,遇到技術問題一般走這幾個步驟:

1. 上谷歌尋找相關問題的答案。

2. 如果不能解決,上github看官方的例子3. 如果不能解決,上github發issues問4. 上知乎問。

以上各步得到回答的速度指數遞減,如果不會翻牆上谷歌可以考慮用Bing。

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