参数 n_estimators:提升树的数量,即训练轮数,等价于原生库的num_boost_round max_depth:树的最大深度 learning_rate:学习率,等价于原生库的eta verbosity:控制学习过程中输出信息的多少,取值为0, 1, 2, 3 objective:学习目标及其损失函数,默认为reg:squarederror,即以平方损失为损失函数的回归模型 booster:弱评估...
3、alpha->reg_alpha 你肯定在疑惑为啥咱们没有介绍和GBM中的’n_estimators’类似的参数。XGBClassifier中确实有一个类似的参数,但是,是在标准XGBoost实现中调用拟合函数时,把它作为’num_boosting_rounds’参数传入。
Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X,y,test_size=0.3,random_state=420) reg= XGBR(n_estimators=100).fit(Xtrain,Ytrain) reg.predict(Xtest)#传统接口predictreg.score(Xtest,Ytest)#你能想出这里应该返回什么模型评估指标么?MSE(Ytest,reg.predict(Xtest)) reg.feature_importances_#树模型的优势...
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1 提升集成算法:重要参数n_estimators 1. 导入需要的库,模块以及数据 fromxgboostimportXGBRegressor as XGBRfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor as RFRfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression as LinearRfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimportKFold, cross_val_score ...