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XGBoost出力は極端になる傾向があります
私は現在リスク予測にXGBoostを使用していますが、バイナリ分類部門ではうまく機能しているようですが、確率出力はかなりずれています。つまり、観測値の特徴の値を少しだけ変更すると、確率が高くなります。 0.5から0.99への出力ジャンプ。 0.6〜0.8の範囲の出力はほとんど見えません。すべての場合において、確率は0.99または1未満です。 Platt ScalingやLogistic Correctionなどのトレーニング後のキャリブレーション方法は知っていますが、XGBoostトレーニングプロセスで調整できることがあるかどうか疑問に思っていました。 私はFFIを使用してさまざまな言語からXGBoostを呼び出します。そのため、他のキャリブレーションライブラリを導入せずにこの問題を修正できると便利です。たとえば、評価メトリックをAUCからログ損失に変更します。