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r - XGBoost カスタム損失関数はバイナリを再現できません:ロジスティック目的
私は RStudio で作業しており、XGBoost のカスタム目的関数を開発しようとしています。プロセスがどのように機能するかを確実に理解するために、「バイナリ:ロジスティック」目的を再現する目的関数を作成しようとしました。ただし、私のカスタム目的関数は、大幅に異なる結果をもたらします (多くの場合、はるかに悪い)。
XGBoost github リポジトリの例に基づいて、カスタム目的関数は次のようになります。
この中程度のブログ投稿に基づくと、これは XGBoost バイナリ目標で実装されているものと一致するようです。
いくつかの簡単なテスト データを使用すると、組み込み目標の最終的なトレーニング rmse は ~0.468 で、カスタム目標を使用すると ~0.72 です。
以下のコードを使用して、テスト データを生成し、問題を再現できます。
私のコードが目的の「バイナリ:ロジスティック」の動作を再現しない理由を誰かが説明できますか? XGBoost R-Package v0.90.0.2 を使用しています。
pca - 加重行列因数分解
したがって、添付の画像に示すように、目的関数に定式化できるこの奇妙な関数を取得しまし た。これは加重低ランク行列分解（LRMF）と見なされるため、L2低ランク行列分解（LRMF）アルゴリズムを使用してこれを解決できないことは知っています。私は反復再重み付け最小二乗法と加重主成分分析を見てきましたが、残念ながらそれらはmatlabでのみ利用可能です。この問題を解決するために使用できる Python 関数を知っている人はいますか? 私のプロジェクトでは、L2 LRMF アルゴリズムを記述する必要はなく、既存の関数を使用して解決する必要があるだけです。どんな助けも理想的です。
c++ - 線形最適化の目的関数の絶対値
次の式の解を見つけようとしています
目的関数:
最小化(| x - c0 | + | y - c1 |)
制約:
ここで、c0、c1、A、B は正の定数です。
http://lpsolve.sourceforge.net/5.1/absolute.htmで指定された変換に従う
という表現に直しました
制約:
目的関数:
ただし、これを実装することはできません。次のスニペットを試しました
エラーが表示されます。E0206 16:41:08.889048 80935 linear_solver.cc:1577] 解が存在しません。MPSolverInterface::result_status_ = MPSOLVER_INFEASIBLE
私のユースケースでは、常に実行可能なソリューションが生成されます (点と線の間のマンハッタン距離が最も短いものを見つけようとしています)。
GOOGLE-OR ツールを使用するのは初めてです。私が見落としたかもしれないより簡単な解決策を提案してください
ありがとう、ラム