Question

我想为LightGBM重现自定义丢失功能。这是我尝试过的：

lgb.train(params=params, train_set=dtrain, num_boost_round=num_round, fobj=default_mse_obj)

将default_mse_obj定义为：

residual = y_true - y_pred.get_label()
grad = -2.0*residual
hess = 2.0+(residual*0)
return grad, hess

但是，与定义的自定义损失函数相比，默认“回归”目标的评估指标有所不同。我想知道，LightGBM用于“回归”目标的默认函数是什么？

Answer 1

您会看到here，这是回归任务的默认损失函数

def default_mse_obj(y_pred, dtrain):

    y_true = dtrain.get_label()

    grad = (y_pred - y_true)
    hess = np.ones(len(grad))

    return grad, hess

重现LightGBM自定义损失函数以进行回归

1 个答案: