lightgbm中二分類問題採用了類似gbdt中的負二項對數似然損失函式，具體形式為：
l (y
,f)=
ln(1
+e−y
f),y
∈l(y, f)=ln(1+e^), y\in \left\
l(y,f)
=ln(
1+e−
yf),
y∈一階和二階導數如下，
l^&=&\frac}\\\\ l^&=&\frac})^2} \end\right.
⎩⎪⎨⎪⎧
l′l′
′==
1+e
yf−y
(1+
eyf)
2eyf
相關原始碼見lightgbm專案c++原始碼「binary_objective.hpp」中96~125行。
lightgbm中goss演算法的實現步驟：
1）對每個樣本求g=a
bs(g
rad∗
hess
)g=abs(grad*hess)
g=abs(
grad
∗hes
s)；2）按照g
gg對所有樣本從大到小排序；
3）取前a%大梯度樣本；
4）對剩下的樣本隨機選擇b%，得到小梯度樣本；
5）對小梯度樣本乘以權重1−a
b\frac
b1−a。
相關原始碼見lightgbm專案c++原始碼「gooss.hpp」中88~135行。
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