XGBoost классификатор XGBClassifier min_child_weight: что это?
У нас есть самый простой пример поезда:
X y
0 "a"
1 "b"
И 2 простейших классификатора только с одним другим последним параметром min_child_weight:
XGBClassifier(n_estimators=1, max_depth=1,
reg_lambda=0, learning_rate=1, min_child_weight=0.25)
а также
XGBClassifier(n_estimators=1, max_depth=1,
reg_lambda=0, learning_rate=1, min_child_weight=0.250001)
Если мы подходим, а затем пытаемся предсказать вероятности для той же выборки (Forex_Proba), мы получим:
array([[0.8807971 , 0.11920292],
[0.11920297, 0.880797 ]], dtype=float32)
а также
array([[0.5, 0.5],
[0.5, 0.5]], dtype=float32
соответственно. Это означает, что если min_child_weight>0,25, то мы начинаем сталкиваться с недостаточным соответствием. Кто-нибудь может подсказать, откуда взялся этот 0.25? Это очень простой пример, поэтому кажется, что его можно легко вычесть.