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如何在 LightGBM 中使用“is_unbalance”和“scale_pos_weight”参数来处理不平衡的二元分类项目 (80:20)

我目前有一个不平衡的数据集,如下图所示: 目标特征分布

True然后,我在训练 LightGBM 模型时使用“is_unbalance”参数,将其设置为。下图显示了我如何使用此参数。

使用本机 API 的示例: 原生 API 示例

使用 sckit-learnAPI 的示例: 使用 sckit-learnAPI 的示例

我的问题是:

  1. 我应用参数的方式is_unbalance正确吗?
  2. 如何使用scale_pos_weight代替is_unbalance
  3. 或者我应该使用SMOTE-ENNSMOTE+TOME等SMOTE技术来平衡数据集?

谢谢!

python classification boosting lightgbm imbalanced-data

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