Subsample参数的作用是控制样本的采样比例,即在训练集中对样本进行随机采样,避免全部样本的使用导致计算资源浪费和过拟合的问题。 在Scikit-Learn中,Subsample参数常用于随机森林算法中。随机森林是一种集成算法,通过训练多个决策树,并随机选择特征和样本进行训练,最终综合这些决策树的结果得出预测结果。Subsample参数在随机...
subsample参数指定了用于训练模型的数据集的子样本的比例。在机器学习中,数据集通常包含大量的样本,而且这些样本往往具有一定的相关性。为了加快训练速度和提高模型的泛化能力,我们可以选择只用数据集中的一部分样本进行训练。这就是subsample参数的作用所在。 subsample参数在模型训练中扮演着重要的角色。首先,它可以显著降低...
subsample参数可以理解为对每棵树的训练数据进行采样的比例。当subsample参数设置为1.0时,表示使用全部训练数据进行训练;而当subsample参数小于1.0时,表示使用一部分训练数据进行训练。这样做的好处是可以减少模型的方差,提高模型的鲁棒性。subsample参数还可以帮助我们控制训练的速度,特别是在处理大规模数据集时,可以显著缩短...
1 有放回随机抽样:重要参数subsample axisx = np.linspace(0,1,20) rs=[]foriinaxisx: reg= XGBR(n_estimators=180,subsample=i,random_state=420) rs.append(CVS(reg,Xtrain,Ytrain,cv=cv).mean())print(axisx[rs.index(max(rs))],max(rs)) plt.figure(figsize=(20,5)) plt.plot(axisx,rs,...