LightGbm:如何使用 eval_sample_weight

Question

我正在处理 LightGbm(Scikit-learn API)中的二进制分类问题，并且在理解如何包含样本权重时遇到问题。我的代码目前看起来像这样

classifier = LGBMClassifier(n_estimators=100, learning_rate = 0.1, num_leaves = 15)    
classifier.fit(X_train, y_train, sample_weight = w_train, eval_set = (X_val, y_val))

这里 w_train是一个与 y_train 具有相同维度的 numpy 数组。但是我需要 LightGbm 在验证集上也使用 sample_weights，所以我设置了 eval_sample_weight在 fit功能。我希望这也是一个数组 w_val (与 y_val 具有相同的维度)，但我从文档中看到这是一个数组列表。我找不到任何使用它的例子，所以我很难理解为什么。据我了解，这应该只是验证集中每个元素的权重。数组列表:这是否意味着每个样本有多个权重？谁能解释一下？

Answer 1

这是我自己想出来的。 LightGbm 接受验证集列表。因此，它当然也接受权重列表。每个验证集的一组权重。