n_estimators:提升树的数量,即训练轮数,等价于原生库的num_boost_round max_depth:树的最大深度 learning_rate:学习率,等价于原生库的eta verbosity:控制学习过程中输出信息的多少,取值为0, 1, 2, 3 objective:学习目标及其损失函数,默认为reg:squarederror,即以平方损失为损失函数的回归模型 booster:弱评估器,...
为了确定估计器的数目(boosting迭代的次数),也可以说是残差树的数目,参数名为n_estimators/num_iterations/num_round/num_boost_round。我们可以先将该参数设成一个较大的数,然后在cv结果中查看最优的迭代次数,具体如代码。 在这之前,我们必须给其他重要的参数一个初始值。初始值的意义不大,只是为了方便确定其他...
num_boost_round和n_estimators之间的区别是什么 、 我看到一些xgboost方法接受参数num_boost_round,如下所示:然而,其他人像这样对待n_estimators: model_xgb = xgb.XGBRegressor(n_estimators=360, max_depth=2, learning_rate如果是这样,那么数字num_boost_round和n_estimators应该是相等的,对 浏览0提问于2018-...
cvresult = (xgb_param, xgtrain, num_boost_round=alg.get_params()['n_estimators'], folds =cv_folds, metrics='mlogloss', early_stopping_rounds=early_stopping_rounds) n_estimators = cvresult.shape[0] alg.set_params(n_estimators = n_estimators) print cvresult #result = pd.DataFrame(cvres...