默认值 在XGBoost中,n_estimators的默认值是100。这意味着在默认情况下,XGBoost会训练100棵决策树。 优势 高效性:XGBoost通过并行处理和近似算法显著提高了训练速度。 准确性:通过集成多个弱学习器,XGBoost通常能够获得比单个模型更高的预测准确性。 灵活性:XGBoost支持多种目标函数和评估指标,适用于各种机器学习...
1.1、booster[默认gbtree] 选择每次迭代的模型,有两种选择: gbtree:基于树的模型 gbliner:线性模型 1.2、silent[默认0] 当这个参数值为1时,静默模式开启,不会输出任何信息。 一般这个参数就保持默认的0,因为这样能帮我们更好地理解模型。 1.3、nthread[默认值为最大可能的线程数] 这个参数用来进行多线程控制,应...
在《决策树之玩转借贷俱乐部》和《集成树之玩转借贷俱乐部》两贴中，斯蒂文用决策树，随机森林和提升树...
增加n_estimators的值通常会提高模型的性能,但也会增加计算成本和过拟合的风险。 默认值 在XGBoost中,n_estimators的默认值是100。这意味着在默认情况下,XGBoost会训练100棵决策树。 优势 高效性:XGBoost通过并行处理和近似算法显著提高了训练速度。 准确性:通过集成多个弱学习器,XGBoost通常能够获得比单个模型更高...