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Focal Loss与Label Smoothing在LightGBM和XGBoost中的应用

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简介：
本文探讨了Focal Loss与Label Smoothing技术在LightGBM和XGBoost模型中的应用效果，通过实验分析其对模型性能的影响。 LightGBM（XGBoost）中的焦点损失与标签平滑适用于多类问题。 此损失函数集成了焦点损失和标签平滑功能，目前仅在LightGBM的多分类场景中使用（即类别数量大于3）。未来将支持XGBoost以及二元分类问题的应用。 - 标签平滑：其参数ε表示了平滑的程度； - 焦点损失：该函数通过调整alpha和gamma来优化模型性能。其中，alpha用于处理样本不平衡的问题；而gamma则针对难以学习的样本进行调节。在多类别场景中，alpha的作用似乎不明显。 使用方法如下： 1. 导入所需的库 ```python import lightgbm as lgb import lossfunction as lf import numpy as np ``` 2. 初始化损失函数实例 ```python focal_loss_lgb = lf.ComplexLoss(gamma=0.5) param_dist={objective: focal_loss_lgb.focal_loss} ```

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  • Focal Loss与Label Smoothing在LightGBM和XGBoost中的应用
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    本文探讨了将XGBoost、LightGBM及LSTM三种算法结合应用于光伏发电量预测的有效性。通过分析模型性能与数据特征，提出了一种优化预测方法。 本段落基于对光伏发电原理的分析，探讨了影响光伏输出功率的因素如辐照度、光伏板工作温度，并通过实时监测的光伏板运行状态参数及气象参数建立了预测模型以预估瞬时发电量，并使用实际发电数据进行对比验证。 1. 数据探索与处理： 1.1 回顾比赛问题 1.2 进行数据探索性分析和异常值处理 1.3 开展相关性分析 2. 特征工程： 2.1 光伏发电领域的特征提取 2.2 环境因素的高级特性生成 3. 模型构建与调试： 3.1 预测模型的整体结构设计 3.2 使用LightGBM和XGBoost进行建模并调整参数 3.3 利用LSTM建立预测模型并优化性能 3.4 对不同模型的融合及总结 4. 总结与未来展望
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  • XGBoost、LightGBM和CatBoost的通用机器学习代码
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    本资源提供了一套适用于XGBoost、LightGBM及CatBoost三种主流梯度增强框架的通用型机器学习代码库，旨在帮助开发者便捷地进行模型训练与预测。 XGBoost、LightGBM 和 Catboost 是常用的机器学习算法，适用于基本的数据分析任务以及回归、二分类和多分类问题。这些算法的代码架构可以有效地解决各种数据科学挑战。
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