如何为XGBoost分类器设置最佳阈值？该算法中使用的默认值为0.5。我想知道是否可以使用任何功能/内置功能来更改此设置。
[如果使用python：您正在寻找predict_proba() python API，而不是通常的predict() API。使用predict_proba()，您可以获得概率，然后可以根据阈值将其映射到任何类别。
由于您提到了spark mllib，所以您可能在xgboost4j中使用scala或java。在这种情况下，也存在选择。例如https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/jvm/scaladocs/xgboost4j/ml/dmlc/xgboost4j/scala/Booster.html#predict(data:ml.dmlc.xgboost4j.scala.DMatrix,outPutMargin:Boolean,treeLimit:Int):Array[Array[Float]]，您正在寻找outPutMargin