1、n_estimators:迭代次数/树的棵树 2、slient:打印建树过程 3、subsample:有放回随机抽样 4、eta:迭代决策树 (三)参数-弱评估器板块 1、booster:弱评估器 2、objective:目标函数的第一部分(即衡量损失的部分) 3、alpha&lambda:参数化决策树 4、gamma:复杂性控制/防止过拟合/让树停止生长 (四)其他过程 1...
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。
对于XGBoost的框架参数,最重要的是3个参数: booster,n_estimators和objectve。 booster决定了XGBoost使用的弱学习器类型,可以是默认的gbtree, 也就是CART决策树,还可以是线性弱学习器gblinear以及DART。一般来说,我们使用gbtree就可以了,不需要调参。 n_estimators则是非常重要的要调的参数,它关系到我们XGBoost模型的...
1、先调迭代次数n_estimators 1fromxgboostimportXGBRegressor2fromsklearn.metricsimportr2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error # 评价标准3fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCV,cross_val_score45#调 n_estimators 参数(迭代次数)6ScoreAll =[]7foriinrange(60,100,1):#...
n_estimators : 针对500~1000棵树，然后调整学习速率 min_child_weight : 将叶节点中的样本数配置为...
n_estimators=100,估计器的数量 silent:boolean|是否打印信息 objective:定义学习任务及相应的学习目标,可选目标函数如下: “reg:linear” —— 线性回归 “reg:logistic” —— 逻辑回归 “binary:logistic” —— 二分类的逻辑回归问题,输出为概率 “binary:logitraw” —— 二分类的逻辑回归问题,输出的结果为wTx...
'n_estimators':500, 'reg_alpha':0.1, 'reg_lambda':0.05, 'subsample':0.7 } model=xgb.XGBRegressor(**other_params) print(model.get_params())#获取默认参数 {'base_score': 0.3, 'booster': 'gbtree', 'colsample_bylevel': 1, 'colsample_bytree': 0.7, 'gamma': 0, 'learning_rate': 0....
对于XGBoost的框架参数，三个核心参数包括：booster，n_estimators以及objectve。在回归任务中，我们通常使用objectve参数设置为reg:squarederror，即均方误差（MSE）。对于二分类问题，一般选择binary:logistic；而对于多分类问题，一般选择multi:softmax。关于XGBoost的弱学习器参数，若使用默认的gbtree弱学习器...
2、num_boost_round - n_estimators num_boost_round指定训练期间确定要生成的决策树(在XGBoost中通常称为基础学习器)的数量。默认值是100,但对于今天的大型数据集来说,这还远远不够。 增加参数可以生成更多的树,但随着模型变得更复杂,过度拟合的机会也会显著增加。
n_estimators=1000, max_depth=5, min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1, seed=27) 3.2 参数解释 我们看到在建立xgboost的模型时,有很多参数,这些参数是什么意思呢,我们来看一下。