xgb.train() :alpha,默认0 xgb.XGBRegressor() : reg_alpha,默认0 推荐的候选值为:[0, 2] 10. lambda / reg_lambda : L2正则化系数,增加此值将使模型更为保守,控制正则化强度。 xgb.train() :lambda,默认取值为1 xgb.XGBRegressor() : reg_lambda,默认取值为1 推荐的候选值为:[0, 10] 一般先用L2...
alpha [缺省值=0,别名: reg_alpha] 权重的L1正则化项。(和Lasso regression类似)。 可以应用在很高维度的情况下,使得算法的速度更快 scale_pos_weight[缺省值=1] 在各类别样本十分不平衡时,把这个参数设定为一个正值,可以使算法更快收敛通常可以将其设置为负样本的数目与正样本数目的比值 Xgboost应用: iris分类...
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...
在 sklearn 接口中有一个类似的fit方法参数。 lambda [default=1, 别称: reg_lambda] L2正则项对权重的影响。增加这个值会使模型更加保守。 alpha[default=0, 别称: reg_alpha] L1正则项对权重的影响。增加这个值会使模型更加保守。 tree_method string [default=auto] XGBoost 中使用的树构造算法。参见参考文...
XGBClassifiler(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,objective='binary:logistic',booster='gbtree',gamma=0,min_child_weight=1,reg_alpha=0,reg_lambda=1,missing=None) max_depth;用于指定每个基础模型所包含的最大深度,默认为3层
alpha/reg_alpha：L1正则化系数。 lambda/reg_lambda：L2正则化系数。 tree_method：构建树采用的算法。 任务参数： objective：指定损失函数的类型，如reg:squarederror、binary:logistic等。 eval_metric：模型的评估指标，如AUC、rmse、mae、logloss等。 seed/random_state：随机数种子...
对特征随机采集比例 'reg_lambda':0.8, 'reg_alpha':0.6, 'learning_rate':0.1, 'n_estimators':1000, 'booster':'gbtree', #迭代树 'objective':'binary:logistic', #逻辑回归,输出为概率 'nthread':6, #设置最大的进程量,若不设置则会使用全部资源 'scale_pos_weight':1, #默认为0,1可以处理...
max_delta_step=0, max_depth=6, min_child_weight=1, missing=nan, monotone_constraints='()', n_estimators=100, n_jobs=24, num_parallel_tree=1, random_state=0, reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, subsample=1, tree_method='exact', validate_parameters=1, verbosity=None)...
reg_alpha: 参数类型(float (xgb's alpha))– L1 regularization term on weights.L1正则化权重 reg_lambda: 参数类型(float (xgb's lambda))– L2 regularization term on weights.L2正则化权重 scale_pos_weight: 参数类型(float)– Balancing of positive and negative weights.正负样本比率 base_score: –...
8、alpha [default=0, 别名: reg_alpha] 权重的L1正则化项。增大该值将使模型更保守。一般我们做特征选择的时候会用L1正则项。 9、tree_method [default=auto] 这是xgb框架自带的训练方法。 可选参数为:[auto, exact, approx, hist, gpu_hist]