以下是它执行以下操作时显示的参数: print(xgboost.XGBClassifier()) XGBClassifier(base_score=0.5, colsample_bylevel=1, colsample_bytree=1, gamma=0, learning_rate=0.1, max_delta_step=0, max_depth=3, min_child_weight=1, missing=None, n_estimators=100, nthread=-1, objective='binary:logistic'...
我相信你把目标函数和目标函数(obj作为参数)搞混了,xgboost文档有时会让人很困惑。
XGBoost的使用 1.原生XGBoost的使用 import xgboost as xgb #记录程序运行时间 import time start_time = time.time() #xgb...import XGBClassifier clf = XGBClassifier( # silent=0, #设置成1则没有运行信息输出,最好是设置为0.是否在运行升级时打印消息。...平衡正负权重 #objective= 'multi:softmax', #...
本质上来讲,XGBoost算作是对GBDT算法的一种优化实现,但除了在集成算法理念层面的传承,具体设计细节其实...