[PYTHON] [Xg boost] Différence entre softmax et softprob

softmax vs softprob Fondamentalement, les deux «softmax» et «softprob» sont utilisés pour la classification multi-classes.

--softmax génère une classe avec la probabilité de prédiction maximale. --softprob affiche la valeur de probabilité de chaque classe que vous essayez de prédire.

multi:softmax: set XGBoost to do multiclass classification using the softmax objective, you also need to set num_class(number of classes) multi:softprob: same as softmax, but output a vector of ndata * nclass, which can be further reshaped to ndata * nclass matrix. The result contains predicted probability of each data point belonging to each class.

Exemple d'utilisation avec xgboost

param = {'max_depth': 2, 'eta': 1, 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 3}

param = {'max_depth': 2, 'eta': 1, 'objective': 'multi:softprob', 'num_class': 3}

référence

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