在 xgboost 的文档中我读到：
基本分数[default=0.5] : 所有的初始预测分数
实例，全局偏差
这句话的意思是什么？基本分数是数据集中感兴趣事件的先验概率吗？ IE。在包含 1,000 个观察值（其中 300 个正值和 700 个负值）的数据集中，基本分数将为 0.3？
如果不是，那会是什么？
我们将不胜感激您的建议。
我认为您的理解是正确的，在您的示例中，基本分数可以设置为 0.3，或者您可以简单地将其保留为默认 0.5。对于高度不平衡的数据，您可以将其初始化为更有意义的基本分数，以改进学习过程。理论上，只要选择正确的学习率并给予足够的步数来训练，起始基础分数应该不会影响结果。看看作者的回答这个问题 https://github.com/dmlc/xgboost/issues/799.
参考：https://github.com/dmlc/xgboost/issues/799 https://github.com/dmlc/xgboost/issues/799
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