lightgbm - 使用具有平均精度召回分数的 lightgbm

Question

我正在使用 LightGBM 并希望使用平均准确率召回作为指标。
我尝试定义 feval:

cv_result = lgb.cv(params=params, train_set=lgb_train, feature_name=Rel_Feat_Names, feval=APS)

其中 APS 定义为:

def APS(preds, train_data):
    y_pred_val = []
    y_test_val = []
    for i, stat in enumerate(train_data.get_label.isnull()):
        if ~stat:
            y_pred_val.append(preds[i])
            y_test_val.append(train_data.get_label[i])
    aps = average_precision_score(np.array(y_test_val), np.array(y_pred_val))
    return aps

我收到一个错误:

类型错误:未知类型的参数:feval，得到:函数

我也尝试使用“MAP”作为指标

cv_result = lgb.cv(params=params, train_set=lgb_train, feature_name=Rel_Feat_Names, "metric="MAP")

但出现以下错误:

“lightgbm.basic.LightGBMError:对于MAP metric，应该有查询信息”

我找不到所需的查询信息。

如何正确使用 feval 并定义“MAP”所需的查询

谢谢

Answer 1

现在你可以把map (别名 mean_average_precision)作为您的指标，如 here 所述，而是回答申请问题feval正确:
自定义指标的输出应该是名称、值和greater_is_better 的元组，因此在您的情况下:

def APS(preds, train_data):
    aps = average_precision_score(train_data.get_label(), preds)
    return 'aps', aps, False

然后也包括在您的 params 中以下: 'objective': 'binary', 'metric': 'None'