如何让 XGBoost 模型学习它的错误
How to make XGBoost model to learn its mistakes
我的 XGBoost 模型经常在对相同样本进行预测时出错。我想让模型知道它的错误并纠正模型预测行为。我该怎么做？
我试图通过降低逻辑回归阈值（通过提高模型敏感性）来解决问题，但它会导致误报预测急剧增加。我还尝试调整模型的参数（colsample by tree, subsample, min_child_weight, max_depth），但没有帮助。
在文本识别软件中，我遇到了一些函数，它允许说出程序 "you predicted a letter incorrectly"，并由此学习模型以正确识别字母。
机器学习中有类似的东西吗？
可能有一些正则化方法，在特征之间重新分配权重。
谢谢。
您是否验证过这些样本是否异常？如果是，请尝试通过更改超参数或缩放数据集来使您的模型对它们更加稳健
我的 XGBoost 模型经常在对相同样本进行预测时出错。我想让模型知道它的错误并纠正模型预测行为。我该怎么做？
我试图通过降低逻辑回归阈值（通过提高模型敏感性）来解决问题，但它会导致误报预测急剧增加。我还尝试调整模型的参数（colsample by tree, subsample, min_child_weight, max_depth），但没有帮助。
在文本识别软件中，我遇到了一些函数，它允许说出程序 "you predicted a letter incorrectly"，并由此学习模型以正确识别字母。
机器学习中有类似的东西吗？
可能有一些正则化方法，在特征之间重新分配权重。
谢谢。
您是否验证过这些样本是否异常？如果是，请尝试通过更改超参数或缩放数据集来使您的模型对它们更加稳健