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Pyhton APIのlgbmで、単純な二値分類をしています。
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二値分類の場合、例えば、目的変数が0と1の分類ならば、各説明変数のデータセットに対して、0，1それぞれの確
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二値分類の場合、例えば、目的変数が0と1の分類ならば、各説明変数のデータセットに対して、0，1に対してそれぞれの確率を出すかと思います。そして、最終的に、閾値を決めたり活性化関数を使ったりして0，1に変換するのが一般的なやり方と考えており、そうしていました。
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ただ、lgbmでモデルを作る際、lgbm内での評価関数による評価は、0，1ではなく、変換前の
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ただ、lgbmでモデルを作る際、lgbm内での評価関数による評価は、0，1ではなく、変換前の連続値で行われているように思います。これは手法として正しいのでしょうか。というのも、モデル生成のする際に、パラメータとして"objective":"binary"はあっりますが、閾値を決めたりするような過程がなく、以下のコードのoofに格納した値も確率になっているためです。
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