LightGBM返回负概率
LightGBM是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它是一个高效且快速的框架，用于解决分类和回归问题。与传统的梯度提升决策树相比，LightGBM具有更快的训练速度和更低的内存消耗。
在分类问题中，LightGBM可以返回样本属于某个类别的概率。负概率是指样本属于某个类别的概率的相反数。例如，如果一个样本属于类别A的概率为0.8，则其负概率为-0.8。
LightGBM的优势包括：
- 高效性：LightGBM使用了基于直方图的算法，能够快速地处理大规模数据集。
- 低内存消耗：LightGBM采用了特征并行的方式，能够有效地减少内存的使用。
- 准确性：LightGBM使用了基于梯度提升的决策树算法，能够有效地提高模型的准确性。
- 可扩展性：LightGBM支持并行训练和分布式训练，能够处理大规模的数据集和高维特征。
LightGBM适用于各种机器学习任务，包括分类、回归和排序等。它在广告推荐、搜索排序、金融风控等领域有着广泛的应用。
腾讯云提供了LightGBM的相关产品和服务，包括云服务器、云数据库、人工智能平台等。您可以通过腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多关于这些产品的详细信息。
相关·内容
1回答
我一直在研究一个LightGBM预测模型，用来检查某件事情的概率。我使用最小最大缩放器缩放我的数据，我保存它，并在缩放后的数据上训练模型。然后，我实时加载之前的模型和缩放器，并尝试预测新条目的概率。出于某种原因，我得到了一个负的概率 代码如下： # Model Varsboosting_type = 'gbdt'
objective = 'rmse'
浏览 206提问于2020-08-16得票数 0
我用LightGBM创建了一个二进制分类模型：y_train = data_train['Label']
X_train = data_train.drop(['Label'], axis
浏览 18提问于2022-04-10得票数 0
回答已采纳
2回答
Xgboost预测概率
、、、
当使用xgboost的python / sklearn时，这些概率是通过predict_proba方法“实概率”获得的，还是必须使用logit:raw并手动计算sigmoid函数？目前，通过binary:lgistic使用sklearn:XGBClassifier，从prob_a方法返回的概率类似于2个类，而不是一个连续的函数，其中更改断点会影响最终的评分。这是获得尝试截止值的概率的正确方法吗？
📷
浏览 0提问于2016-10-14得票数 6
回答已采纳
我有一个包含一列试验、一列成功和其他特性的数据集；显然，我可以生成一个概率列。我想使用梯度增强方法(如xgboost或lightgbm)来建模成功概率。在lightgbm或xgboost中，我应该设置哪个参数来处理这个问题？
浏览 0提问于2019-02-12得票数 4
从文献中，我认为参数-目标:二进制表示二进制预测，交叉熵表示概率预测。., 0.00510775, 0.00510775,该模型总是给我一个概率数组，我找不到任何设置来得到一个二进制预测。
浏览 6提问于2019-09-27得票数 0
回答已采纳
这是指在内部理解如何使用预测类的概率。
所有类的返回估计数由类的标签排序。否则，使用1-VS-rest方法，即使用逻辑函数计算每个类的概率，假设它是正的。并对所有类的这些值进行规范化。
我试图为LightGBM的predict_p
浏览 13提问于2020-08-19得票数 15
回答已采纳
我正在使用lightgbm。我想知道如何获得类别标签(0或1)，而不是分类的概率。这个问题类似于如何根据概率获得标签。我们可以使用阈值。超过阈值的概率被设置为1，小于阈值的概率被设置为0。显然，阈值0.5是不合适的。如果lightgbm模型的参数不合适，我的实验表明au
浏览 2提问于2019-09-11得票数 1
这看起来很合乎逻辑，但当我尝试将这个值放入sigmoid函数时，lightgbm.predict(...)返回的概率与基于我的树计算的概率不同。计算输出概率的正确方法是什么？从那些树上。
浏览 19提问于2019-04-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在为单细胞RNA-Seq数据的降维构建一个变分自动编码器.我设法用传统的自动编码器绘制了清晰的集群，但我的VAE没有工作。损失减少，但停止在5左右。当我想象的潜在空间，我只是得到一个随机点分散，没有学习模式什么。VASC是一种深变分的自动编码器，它能够捕获非线性变化，并自动学习输入数据的分层表示。其目的之一是简化scRNA-seq数据集的可视化。VASC主要分为三个部分：(1)编码器网络；(2)译码器网络；(3)零充气层。VASC的创建者在这里解释了这一点，不过这里是。
如何
浏览 1提问于2019-05-15得票数 2
我想对SVC分类器的概率输出运行网格搜索交叉验证。特别是，我想最小化负对数可能性。从文档中可以看出，GridSearchCV调用了被传递的估计器的predict()方法，SVC的predict()方法返回类预测，而不是概率(predict_proba()返回类概率)。1)我是否需要继承SVC的子类，并为其提供一个返回概率而不是类的predict()方法来完成对数似然交叉验证？我想我需要编写自己的score_func或loss_func
2)对这个<em
浏览 1提问于2013-05-21得票数 1
回答已采纳
我想从logistic回归模型中估计概率。pheno~best.pgs, data = pgs.res)prob <- predict(model, pgs.res, type = 'response') 但它返回几个负概率和大于1的概率。
浏览 31提问于2021-06-25得票数 0
回答已采纳
1回答
小数的概率
、、
我正在处理大量的概率，我将其相乘，所以我很快就得到了非常小的数字。但似乎python最终将最终结果存储为零。但是，如果我想对c应用指数(以返回我的概率积的实际值)，我得到的值是零，因为c太负了(类似于-123445,4)。
我怎么能跳过这个问题呢？
浏览 0提问于2013-11-29得票数 1
从概念上讲，我需要将每个事件在巧合中的概率相乘。由于可能涉及很多事件，我让计算机添加对数以避免下溢。因此，将返回值初始化为0应该等同于将所有概率乘以负无穷大，这肯定是不正确的。我做错了什么？
浏览 2提问于2011-02-11得票数 3
回答已采纳
我认为我在角相空间的某些区域遇到了负权重事件的问题，因为zfit给出了错误： Traceback (most recent call last):
File "unbinned_angular_fit.py我可以通过稍微限制一个拟合可观察范围来避免此错误，以避免具有少量数据事件的区域，在该区域中，一些数据被负权重(信号被sWeights稍微过度减去)。也许zfit中的UnbinnedNLL方法显式地需要正事件，但是负权重的数据点可以设置为零或一个小的正值？我应该说，负权重的水平与权重的总和相比似乎很小，并且发
浏览 26提问于2020-08-19得票数 2
有没有内置的numpy函数，从一维数组r返回概率为r[i]的索引idx。所有r[i]都是非负的，并且和为1。
浏览 0提问于2012-10-10得票数 0
假设我正在计算一个具有3个结果A、B和C的事件的概率。在这种情况下我应该怎么做？我是将P(C)设置为0，还是我可以用eps做一些聪明的事情。
浏览 0提问于2016-04-15得票数 1
1回答
以下是一段节选：[LightGBM] [Info] Number of data: 18600, number of used features: 1380[LightGBM] [Info] Start training from score-5.320057
[LightGBM] [Info] Start training f
浏览 6提问于2020-05-30得票数 3
当在lightGBM中使用predict_contrib = TRUE的Python PREDICT方法时，我得到了一个n_samples数组，n_features +1。我首先认为它可能是1类的对数赔率，但值并不对应于正确的概率。
浏览 94提问于2019-01-26得票数 0
1回答
, random_state=11, init='nndsvd').fit(tfidf)我认为topic_pr给出了每个文档不同主题的概率分布换句话说，我预计输出(Topic_pr)中的数字是X行中的文档属于模型中50个主题的概率。但是，这些数字并没有增加到1，这真的是概率吗？如果没有，有没有办法将它们转化为概率？
谢谢
浏览 0提问于2017-10-10得票数 4
1回答
给定以下二进制分类器：classifier.setCost(cost);执行以下操作将返回实例的标签：但是，我想获得这个分类的可信度(即实例在正类中的概率+实例在负类中的概率)。
浏览 3提问于2014-09-24得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
