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[LightGBM] Regression: how to penalize negative predictions

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#918 opened on 2020年9月2日

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area/lightgbmenhancementgood first issue

説明

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!

コントリビューターガイド

技術スタック
scala
領域
machine learning
Issue 種別
feature
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
half day
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
blocked
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
clear
前提条件
LightGBM basicsCustom objective functions
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
40
調査方針
Investigate LightGBM's documentation on custom objectives (https://lightgbm.readthedocs.io). Check the SynapseML source code for the LightGBM integration (likely in the 'lightgbm' folder). Look for any existing custom objective examples in the repository's issues or PRs. Engage with the assignees to understand if they have a proposed solution.