lightgbm（xgboost）中的焦点损失和标签平滑，用于多类
此损失函数包含焦点损失[1]和标签平滑[2]，现在仅支持lightgbm用于多类（类> 3，它将在以后支持xgboost和二进制类问题）
标签平滑
平滑值表示ε的值：
焦点损失
其中alpha，gamma是焦距损失的参数，为：
alpha用于不平衡样本，gamma用于难以学习的样本，在多类问题中，alpha似乎毫无用处。
用法：
1.导入损失函数库
import lightgbm as lgb
import lossfunction as lf
import numpy as np
2.初始化损失函数
focal_loss_lgb = lf.ComplexLoss(gamma = 0.5)
param_dist= {'objective':focal_loss_lgb.focal_loss}
param_dist['nu
2021-08-24 17:36:36
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焦点损失
降低了分类良好的示例的权重。 这样做的净效果是，将更多的培训重点放在难以分类的数据上。 在我们的数据不平衡的实际环境中，由于我们拥有更多的数据，我们的多数阶级将很快得到很好的分类。 因此，为了确保我们在少数族裔班上也能达到很高的准确性，我们可以使用焦点损失在训练过程中为那些少数族裔班级提供更多的相对权重。
焦点损失可以很容易地在Keras中实现为自定义损失函数。
用法
以焦点损失为样本编译模型：
二进位
model.compile（损失= [binary_focal_loss（alpha = .25，gamma = 2）]，指标= [“准确性”]，优化程序= adam）
分类的
model.compile（损失= [categoical_focal_loss（alpha = [[。25，.25，.25]]，gamma = 2）]，指标= [“准确性”]，优化程序= ad
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