XGBoost常用的参数类型有三种:一般参数(general parameters):用于集成算法本身;弱评估器参数(booster parameters):与弱评估器训练相关的参数;任务参数(Learning task parameters):应用中的其他过程; 一、一般参数(第一步需确定的参数) 1. n_estimators/ num_round : 集成中弱评估器的数量 n_estimators越大,模型的...
classxgboost.XGBRegressor(kwargs,max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='reg:linear',booster='gbtree',n_jobs=1,nthread=None,gamma=0,min_child_weight=1,max_delta_step=0,subsample=1,colsample_bytree=1,colsample_bylevel=1,reg_alpha=0,reg_lambda=1,scale_pos_w...
尽管有两种booster可供选择,我这里只介绍tree booster,因为它的表现远远胜过linear booster,所以linear booster很少用到。 1、eta[默认0.3] 和GBM中的 learning rate 参数类似。 通过减少每一步的权重,可以提高模型的鲁棒性。 典型值为0.01-0.2。 2、min_child_weight[默认1] 决定最小叶子节点样本权重和。 和GBM...
colsample_bytree [default=1] (取值范围(0,1])在建立树时对特征采样的比例 2.2 线性模型booster参数 lambda [default=0] L2 正则的惩罚系数 alpha [default=0] L1 正则的惩罚系数 lambda_bias 在偏置上的L2正则,默认为0 3.task parameters(任务参数) objective [ default=reg:linear ] 定义学习任务及相应的...
XGBoost常用参数： 一般参数： n_estimators/num_round：集成中弱评估器的数量。 booster：指定要使用的弱分类器，如gbtree、dart、gblinear。 nthread：用于运行XGBoost的并行线程数。 disable_default_eval_metric：用于禁用默认度量标准的标志。 弱评估器参数： learning_rate/eta：学习率...
虽然XGBoost有两种boosters,作者在参数这一块只讨论了tree booster,原因是tree booster的表现总是好于 linear booster eta [default=0.3] 与GBM中学习率的概念相似 通过减小每一步的权重能够使得建立的模型更鲁棒 通常最终的数值范围在[0.01-0.2]之间 min_child_weight [default=1] ...
参数 Booster dart 继承自 gbtree booster,因此支持 gbtree 的所有参数,比如 eta、gamma、max_depth 等。 以下是额外的参数: sample_type:采样算法的类型。 uniform:(默认)以均匀方式选择要删除的树。 weighted:以权重比例选择要删除的树。 normalize_type:规范化算法的类型。 tree:(默认)新树的权重与每个被删...
这个参数一般用不到,但是你可以挖掘出来它更多的用处。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 params={ 'booster':'gbtree', 'objective':'binary:logistic', 'eta':0.1, 'max_depth':10, 'subsample':1.0, 'min_child_weight':5, 'colsample_bytree':0.2, ...
Booster 参数 eta [缺省值=0.3,别名:learning_rate] 更新中减少的步长来防止过拟合每次 boosting 之后,可以直接获得新的特征权值,这样可以使得 boosting 更加鲁棒范围: [0,1] gamma [缺省值=0,别名: min_split_loss](分裂最小loss) gamma 指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值这个参数的值和损失函数息息相...