我的数据集有90％的阴性样本和10％的阳性样本非常不平衡。我尝试使用scale_pos_weight的参数并将其设置为9.这个参数的机制是什么。我很好奇它实际意味着什么：它是否意味着重复9次阳性样本？或者每次抽出1/9样本的阴性样本并多次训练模型。此外，如果我的数据集的负样本只比正数样本多一点，我是否需要再次指定参数？
答案 0 :(得分：1)
我从未在文档中看到明确说明此参数的作用。但是，我非常确信它是后者，即它根据负样本的1/9构建树。虽然如果数据都很好，两者都应该具有大致相同的效果，但是采用负数的子集是建模的惯例，因为它允许更容易的交叉验证，因为您现在有9个训练集可以相互检查。 / p>
作为旁注，我不一定会认为90/10的分裂是如此不平衡。这比你在很多情况下要好得多，并且在重新平衡总是有用的方面有一些debate。
答案 1 :(得分：1)
scale_pos_weight仅用于将权重乘以is source code。不会根据该参数进行二次采样。