R gbm 函数中的权重参数

Posted 2023-03-12

【中文标题】R gbm 函数中的权重参数

【英文标题】：Weights argument in R gbm function

【发布时间】：2015-06-22 19:46:39

【问题描述】：

R gbm 函数中的 weights 参数是什么？它是否实现了cost-sensitive随机梯度提升？

【参考方案1】：

你可能已经读过这个，但是文档说weights参数是这样定义的：

在拟合过程中使用的可选权重向量。必须 为正但不需要归一化。如果 keep.data=FALSE 在 对 gbm 的初始调用则由用户负责 将权重重新提供给 gbm.more。

因此，我的解释是它们是任何统计模型中的标准观察权重。

它对成本敏感吗？好问题。我首先注意到该软件包的主要引用之一是：

B.克里格勒 (2007)。 Cost-Sensitive Stochastic Gradient Boosting Within a Quantitative Regression Framework.

所以我认为它确实暗示了成本敏感性，但在小插图中没有明确使用该术语，所以如果它不明显的话。

不过，我做了一些更深入的研究，发现了更多资源。您可以在描述包的this 文章末尾找到描述权重的方程。

我还发现有人问way back in 2009 in a mailing list 这个问题，虽然没有回应，但我终于找到了一个scholarly article 讨论使用gbm 和其他 R 包进行成本敏感的梯度提升。

结论是gbm 的分位数损失函数是可微分的，可用于高估/低估具有不同误差成本的成本敏感型应用，但可能需要其他定量损失函数（分位数除外） /适用于对代价敏感的梯度提升的一些应用。

那篇论文以gbm 为中心，但也讨论了其他软件包，如果您的重点是对成本敏感的梯度提升，那么您可能还想看看他们在论文中提到的其他软件包。