मैं एक पर्यवेक्षित बाइनरी वर्गीकरण मुद्दे के साथ काम कर रहा हूं। मैं GBM पैकेज का उपयोग करना चाहता हूं ताकि वह बिना किसी संक्रमित / संक्रमित व्यक्ति को वर्गीकृत कर सके। मेरे पास संक्रमित व्यक्तियों की तुलना में 15 गुना अधिक असंक्रमित है।
मैं सोच रहा था कि क्या जीबीएम मॉडल असंतुलित वर्ग आकारों के मामले में पीड़ित होंगे? मुझे इस प्रश्न का उत्तर देने वाला कोई संदर्भ नहीं मिला।
मैंने संक्रमित व्यक्तियों को 1 का वजन और संक्रमित को 15 का वजन बताकर वजन को समायोजित करने की कोशिश की, लेकिन मुझे खराब परिणाम मिले।
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(साइड नोट) यदि आप प्रदान करते हैं कि GBM क्या है और पैकेज का लिंक क्या है तो यह उपयोगी होगा।
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मेमोरियल
आपके ग्रेडिएंट बूस्टिंग मॉडल के लिए आप कौन से नुकसान का उपयोग कर रहे हैं? जब असंतुलित वर्गों की बात आती है, तो मैंने खराब प्रदर्शन देखा है जब मैंने औसत त्रुटि का उपयोग किया है क्योंकि यह सबसे आम वर्ग का पक्ष लेता है। जब मैंने माध्य चुकता त्रुटि का उपयोग किया तो प्रदर्शन में काफी सुधार हुआ
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रयान ज़ोटी
बस भविष्य के संदर्भ के लिए, मुझे लगता है कि डिफ़ॉल्ट लॉरिट फंक्शन का इस्तेमाल कैरेट लॉगरिदमिक लॉस (क्रॉस-डिवार्डन) द्वारा किया जाता है और साथ ही साथ बहुत मददगार साबित होता है। (यह एक नकारात्मक लघुगणक पैमाने में गलत मामलों पर भारी जुर्माना करता है)
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लिली लॉन्ग