LightGBM指定多个指标

Question

当我训练具有多个指标的lightgbm模型时会发生什么？

我设置了3个指标，结果得出如上所述的最佳迭代结果。但是，您可以看到，即使与上一次迭代相比，它也不是最佳结果。我查看过lightgbm文档，但只说算法会最小化所有指标，但不知道如何。

当最小化多个指标时，它如何工作？为什么我的结果看起来不正确？

Answer 1

在LightGBM documentation中可以看到，

  

early_stopping_round︎，默认= 0，类型= int，别名：   early_stopping_rounds，early_stopping

will stop training if one metric of one validation data doesn’t improve in last early_stopping_round rounds

您的AUC（“更好”指标）在第278轮时要比在178轮时要低。您应该选择与您的问题相关的指标来解决此问题：您将使用模型进行评分还是进行分类？