13.max_delta_step:树的权重估计中允许的单次最大增量。如果该值设置为0,则表示没有约束。如果设置为正值,它可以帮助使更新步骤更为保守。通常不需要此参数,如果我们在处理样本不均衡问题,并且十分在意得到正确的预测概率,则可以设置,在逻辑回归中,当类别极度不平衡时可能会有帮助。(该参数唯一的用途) 14.max_ca...
如果定义了这个参数,GBM 会忽略 max_depth 参数。 5. gamma [默认 0] 在节点分裂时,只有分裂后损失函数的值下降了,才会分裂这个节点。Gamma 指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值。 这个参数的值越大,算法越保守。这个参数的值和损失函数息息相关,所以是需要调整的。 6、max_delta_step[默认 0] 这参数限...
import xgboost as xgb from sklearn.metrics import r2_score # step1:读取数据 xgb.DMatrix() dtrain = xgb.DMatrix(Xtrain,Ytrain) dtest = xgb.DMatrix(Xtest,Ytest) # step2:设置参数 param = {} # params {eta, gamma, max_depth, min_child_weight, max_delta_step, subsample, colsample_by...
【4】max_delta_step [default=0] Maximum delta step we allow each tree’s weight estimation to be. If the value is set to 0, it means there is no constraint. If it is set to a positive value, it can help making the update step more conservative. Usually this parameter is not needed...
6. max_delta_step (默认0) 这参数限制每棵树权重改变的最大步长。如果这个参数的值为0,那就意味着没有约束。如果它被赋予了某个正值,那么它会让这个算法更加保守。 通常,这个参数不需要设置。但是当各类别的样本十分不平衡时,它对逻辑回归是很有帮助的。这个参数一般用不到,但是你可以挖掘出来它更多的用处。
6、max_delta_step[默认0] 这参数限制每棵树权重改变的最大步长。如果这个参数的值为0,那就意味着没有约束。如果它被赋予了某个正值,那么它会让这个算法更加保守。 通常,这个参数不需要设置。但是当各类别的样本十分不平衡时,它对逻辑回归是很有帮助的。 这个参数一般用不到,但是你可以挖掘出来它更多的用处。
max_delta_step [default=0] 此变量的设置使得我们定义每棵树的权重估计值的变化幅度。如果值为0,值的变化没有限制,如果值>0,权重的变化将会变得相对保守 通常这个参数不会被使用,但如果是极度不平衡的逻辑回归将会有所帮助 subsample [default=1]:
max_delta_step : int Maximum delta step we allow each tree's weight estimation to be. subsample : float Subsample ratio of the training instance. colsample_bytree : float Subsample ratio of columns when constructing each tree. colsample_bylevel : float ...
max_delta_step每棵树的最大权重估计 max_depth树最大深度 min_child_weight最小叶子节点权重和 missing缺失值表示 monotone_constraints单调约束 n_estimators迭代次数 n_jobs线程数 num_class类别数 num_parallel_tree构造并行树的数量 objective目标函数
XGBRegressor(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1, colsample_bynode=1, colsample_bytree=1, gamma=0, gpu_id=-1, importance_type='gain', interaction_constraints='', learning_rate=0.300000012, max_delta_step=0, max_depth=6, min_child_weight=1, missing=nan, monotone_const...