XGBOOST:对最近的样本更重要
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16-10-2019 - |
题
是否有一种方法可以增加对使用XGBoost分析数据的最新点的更重要性?
解决方案
您可以尝试构建多个XGBoost模型,其中一些模型仅限于最新数据,然后将这些结果加权加权。另一个想法是制定一个定制的评估指标,以更严重地对最近的积分进行惩罚,这将使他们更加重要。
其他提示
只需根据您的时间标签添加权重到xgb.dmatrix即可。以下示例用R编写,但相同的原理适用于Python或Julia上的Xgboost。
data <- data.frame(feature = rep(5, 5),
year = seq(2011, 2015),
target = c(1, 0, 1, 0, 0))
weightsData <- 1 + (data$year - max(data$year)) * 5 * 0.01
#Now create the xgboost matrix with your data and weights
xgbMatrix <- xgb.DMatrix(as.matrix(data$feature),
label = data$target,
weight = weightsData)
在Python上,您有一个不错的Scikit-Learn包装器,因此您可以这样写:
import xgboost as xgb
exgb_classifier = xgb.XGBClassifier()
exgb_classifier.fit(X, y, sample_weight=sample_weights_data)
您可以从中收到更多信息:http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#xgboost.xgbclassifier.fit