2、base_score(默认0.5),所有样本的初始预测值,一般不需要设置。 3、eval_metric(默认值取决于前面objective参数的取值),代表模型校验数据所需要的评价指标,不同的目标函数对应不同的默认评价指标(rmse for regression, and error for classification, mean average precision for ranking),用户也可以自己添加多种评价...
base_score:所有个案的初始预测得分,用于设定一个初始的、全局偏差,默认值0.5; eval_metric:验证数据的评估指标,可以使用多个指标[注:帮助文件上的解释是“evaluation metrics for validation data”,这里的验证数据指的是用于评估模型性能的数据集,数据集由watchlist指定。这个指标不会影响到模型的训练,它只是模型训练完...
2.base_score: 所有样本的初始预测分,它用于设定一个初始的、全局的bias。 默认为 0.5 。 当迭代的数量足够大时,该参数没有什么影响 3.eval_metric: 用于验证集的评估指标。其默认值和objective参数高度相关。 回归问题的默认值是rmse; 分类问题的默认值是error; 排序问题的默认值是mean average precision。 你...
reg=xgb.XGBRegressor(base_score=mean,n_estimators=1000,early_stopping_rounds=1000,objective='reg:squarederror',max_depth=3,learning_rate=0.1)reg.fit(X_train,y_train,eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)],verbose=100) [0] v...
(kwargs,max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='reg:linear',booster='gbtree',n_jobs=1,nthread=None,gamma=0,min_child_weight=1,max_delta_step=0,subsample=1,colsample_bytree=1,colsample_bylevel=1,reg_alpha=0,reg_lambda=1,scale_pos_weight=1,base_score=...
base_score –所有实例的初始预测分数,全局偏差。 random_state(int)–随机数种子。 missing (float, default np.nan) –数据中需要以缺失值形式显示的值。 num_parallel_tree(int)–用于增强随机森林。 monotone_constraints(str)–可变单调性的约束。有关更多信息,请参见教程。
8.base_score ——所有实例的初始预测分数,全局偏差[ default=0.5 ] 9.max_delta_step——每个树的权重最大增量 [default=0],取值范围为:[0,∞] 该参数限制的是每棵树权重改变的最大步长。如果该参数设置为0,则表示没有约束,如果其被赋予了某个正值,则会让算法更加保守。原文说该参数一般用不到,但是在样...
base_score[默认为5] 所有样本的初始预测分,它用于设定一个初始的、全局的bias。当迭代的数量足够大时,该参数没有什么影响。 eval_metric[默认值取决于objective参数的取值] 对于有效数据的度量方法。对于回归问题,默认值是rmse,对于分类问题,默认值是error。排序问题的默认值是 mean average precision。典型值有: ...
base_score:所有样本的初始偏置值,默认0.5 eval_metric:验证数据集的评估指标,分类问题默认为对数损失函数,回归问题默认为均方根损失函数 seed:随机数种子 训练模型 原生Xgboost库既可以用来处理分类问题,也可以用来处理回归问题,实现方法都是调用train()函数;该函数参数如下: ...
base_score[默认为5] 所有样本的初始预测分,它用于设定一个初始的、全局的bias。当迭代的数量足够大时,该参数没有什么影响。 eval_metric[默认值取决于objective参数的取值] 对于有效数据的度量方法。对于回归问题,默认值是rmse,对于分类问题,默认值是error。排序问题的默认值是 mean average precision。典型值有: ...