А вот с таргетом минус один — как это будет работать теоретически в бустинге? Допустим, у нас есть позитив и негатив, если у позитива поставить таргет 10 вместо единицы — получится, ничего не изменится?

Ответ зависит от loss и того, являются числа метками классов или регрессионными значениями. Замена 1 на 10 не эквивалентна универсальному усилению положительного класса.

Если классификатор кодирует уникальные метки внутри, названия −1 и 10 могут просто обозначать два класса. Если в squared error подать числовой target, изменятся остатки и масштаб предсказаний. Для бинарной cross-entropy вероятностная цель обычно лежит в [0,1]; число 10 нарушает смысл формулы. Для увеличения важности класса используют веса, а не произвольное изменение label.