如何解决Mmlspark lightgbm multiclass 不可接受的火车性能
当我尝试使用 mmlspark LightGBM 多分类（20 类）训练基本模型时。我得到了不可接受的结果。对相同数据做logistic回归，结果比lightgbm好很多。
这是我的 lightGBM 训练参数
model = LightGBMClassifier(learningRate=0.1,boostingType='gbdt',weightCol= 'weight',metric='multiclass',objective = 'multiclass',numIterations=150,verbosity=1,earlyStoppingRound=150,numLeaves=150).fit(train)
这些算法的宏观 f1 分数。
- 逻辑回归：0.42
- LightGBM：0.04
mmlspark lightgbm 模型的类概率也有一个奇怪的情况。 这种情况在逻辑回归中没有观察到。
结果如下： 轻量级 enter image description here
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