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':[100,200,500,1000,1500] 取1000最好 clf = XGBClassifier( learning_rate =0.1, #默认0.3 n_estimators=1000, #树的个数max_depth=5, min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, objective= 'binary:logistic', #逻辑回归损失函数 nthread=4, #cpu线程数 sca...
采用参数{parm1}、n_estimators,训练模型,并应用到测试集; 数据集大小:70000*100,随机准确率 0.17% 在设置了基础参数,设定了树的范围后,可以看到模型在训练集和交叉验证集上的效果是这样子滴: 阴影部分,表示的是模型的方差 从上图,可以得出以下几个结论: ...
'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....
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=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。
other_params={'n_estimators':700,...} 重复以上步骤,直到把所有的参数都调好。 (三)。最佳参数建模 将最佳参数代入XGBoost进行建模,并通过plot_importance直接输出特征重要性排序图形,模型评估 xgbr=xgb.XGBRegressor(base_score=0.3,colsample_bylevel=1,colsample_bytree=0.7, gamma=0,learning_rate=0.05,max...
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...