'boosting_type': , : 提升类型,取值Ordered(catboost特有的排序提升,在小数据集上效果可能更好,但是运行速度较慢)、Plain(经典提升) 'feature_weights': , : 特征权重,在子树分裂时计算各特征的信息增益✖️该特征权重,选取最大结果对应特征分裂;设置方式:1、feature_weights = [0.1, 1, 3];2、feature_...
feature_weights(array_like)–每个要素的权重,定义使用colsample时每个要素被选中的概率。所有值必须大于0,否则将引发ValueError。 回调(回调函数列表)– 在每次迭代结束时应用的回调函数列表。通过使用Callback API可以使用预定义的回调。例: [xgb.callback.reset_learning_rate(custom_rates)] ...
{'colsample_bytree':0.5,'colsample_bylevel':0.5,'colsample_bynode':0.5} 在Python界面上,可以设置feature_weightsfor DMatrix来定义使用列采样时每个功能被选中的概率。fitsklearn界面中的方法有一个类似的参数 (9)lambda[默认= 1,别名:reg_lambda] L2正则化权重项(线性回归)。增加此值将使模型更加保守。 (...
feature_weights (默认: None)类型: array-like描述: 特征的权重。在树构建过程中,可以用来调节不同特征的重要性。非零值会改变分裂节点时的增益计算方式。 categorical_feature (默认: None)类型: list, int, dict描述: 指定哪些特征是类别特征(离散特征)。可以是特征索引的列表、掩码数组,或字典(键为特征索引,...
num_feature 样本的特征数量。通常设定为特征的最大维数。该参数由xgboost 自动设定,无需用户指定。 0x07 Tree Booster 参数 因为tree booster的表现远远胜过linear booster,所以linear booster很少用到。针对tree booster 的参数(适用于booster=gbtree,dart) : ...
Alpha[默认为0] L1 正则化系数(基于weights的正则化),该值越大则模型越简单 lambda_bias[默认为0] L2 正则化系数(基于bias 的正则化), 没有基于bias 的 L1 正则化,因为它不重要。 7.3 Tweedie Regression 参数 weedie_variance_power[默认为5] 指定了tweedie 分布的方差。取值范围为 (1,2),越接近1,则越...
It controls the learning rate, i.e., the rate at which our model learns patterns in data. After every round, it shrinks the feature weights to reach the best optimum. Lower eta leads to slower computation. It must be supported by increase innrounds. ...
The minimum weighted fraction of the sum total of weights (of all the input samples) required to be at a leaf node. Samples have equal weight when sample_weight is not provided. max_leaf_nodes : int or None, optional (default=None) ...
Balance the positive and negative weights,via scale_pos_weight UseAUCforevaluation If you care about predicting the right probability In such acase,you cannot re-balance the dataset In such acase,setparameter max_delta_step to a finitenumber(say1)will help convergence ...
(self, X, y, sample_weight, base_margin, eval_set, eval_metric, early_stopping_rounds, verbose, xgb_model, sample_weight_eval_set, base_margin_eval_set, feature_weights, callbacks) 786 obj = None 788 model, feval, params = self._configure_fit(xgb_model, eval_metric, params) --> ...