microsoft/SynapseML

[LightGBM] Regression: how to penalize negative predictions

Open

#918 aperta il 2 set 2020

Vedi su GitHub
 (18 commenti) (0 reazioni) (2 assegnatari)Scala (861 fork)batch import
area/lightgbmenhancementgood first issue

Metriche repository

Star
 (5228 star)
Metriche merge PR
 (Merge medio 23h 16m) (2 PR mergiate in 30 g)

Descrizione

I have a simple regression task (using a LightGBMRegressor) where I want to penalize negative predictions more than positive ones. Is there a way to achieve this with the default regression LightGBM objectives (see https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Parameters.html)? If not, is it somehow possible to define (many example for default LightGBM model) and pass a custom regression objective?

Thx in advance!

Guida contributor

Direzione di ricerca
Investiga come definire una funzione obiettivo personalizzata in LightGBM che penalizzi le previsioni negative più di quelle positive. Consulta la documentazione di LightGBM per le funzioni obiettivo personalizzate e verifica se il wrapper LightGBM di SynapseML supporta il passaggio di obiettivi personalizzati. Considera l'uso di funzioni di perdita asimmetriche come la tilted loss o obiettivi lambda personalizzati.
Tech stack
scala
Dominio
machine learning
Tipo issue
Ricerca
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-3 ore
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
machine learningLightGBM
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
70