max_leaves:树的叶节点的最多数量,tree_method为exact时可用。默认为0表示没有限制; max_bin:连续变量分拆成离散分箱的最大数量,默认256,仅当tree_method设置为hist或approx时可用[注:贪心算法会枚举所有的特征以及其拆分点然后选择最佳的那个,当数据比较多时这种方法的计算量是非常惊人的。在近似算法中,仅选定部...
(14)max_leaves [default=0] :最大节点数 可添加的最大节点数。不能用精确树形法。 (15)predictor, [default= auto]:预测算法类型 要使用的预测算法的类型。提供相同的结果,但允许使用GPU或CPU。 auto:配置基于启发式的预测器。 cpu_predictor:多核CPU预测算法。 GPU:使用GPU进行预测。当tree_method为gpu_hi...
max_leaves[默认为0] 最多的叶子节点。如果为0,则没有限制。该参数仅仅和grow_policy=’lossguide’ 关系较大。 max_bin[默认值为 256] 指定了最大的分桶数量。该参数仅仅当 tree_method=’hist’,’gpu_hist’ 时有效。 Predictor[默认为’cpu_predictor’] 指定预测器的算法,可以为: ‘cpu_predictor’:...
max_leaves[默认为0] 最多的叶子节点。如果为0,则没有限制。该参数仅仅和grow_policy=’lossguide’ 关系较大。 max_bin[默认值为 256] 指定了最大的分桶数量。该参数仅仅当 tree_method=’hist’,’gpu_hist’ 时有效。 Predictor[默认为’cpu_predictor’] 指定预测器的算法,可以为: ‘cpu_predictor’:...
(4)通过使用垂直拆分(leaf-wise split)而不是水平拆分(level-wise split)来获得极高的准确性,这会导致非常快速的聚合现象,并在非常复杂的树结构中能捕获训练数据的底层模式。可以通过使用 num_leaves 和 max_depth 这两个超参数来控制过度拟合; XGBoost ...
max_leaves: [default=0],增加的最大节点数,只和lossguide’ grow policy相关 max_bins: [default=256],只和tree_method的‘hist’相关 调参关键参数: xgboost的调参建议采用单参数调整的方法 过拟合控制参数: 处理不平衡的数据集 : 判断过拟合的一般方法: ...
max_leaves[默认为0]最多的叶子节点。如果为0,则没有限制。该参数仅仅和grow_policy=’lossguide’ 关系较大。 max_bin[默认值为 256]指定了最大的分桶数量。该参数仅仅当 tree_method=’hist’,’gpu_hist’ 时有效。 Predictor[默认为’cpu_predictor’]指定预测器的算法,可以为: ...
max_leaves=0,min_child_weight=1,missing=nan, monotone_constraints='()',n_estimators=100,n_jobs=0, num_parallel_tree=1,objective='multi:softprob',predictor='auto', random_state=0,reg_alpha=0, ...) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
max_leaves [默认= 0] 要添加的最大节点数。仅在grow_policy=lossguide设置时相关。 max_bin,[默认值= 256] 仅在tree_method设置为时使用hist。 用于存储连续特征的最大不连续回收箱数。 增加此数目可提高拆分的最佳性,但需要更长的计算时间。 predictor,[default =`ʻʻauto``] ...
lossguide,优先分裂损失变化大的节点,对应的一个参数还有max_leaves,表示可增加的最大的节点数 max_bin,同样针对直方图算法tree_method设置为hist时用来控制将连续特征离散化为多个直方图的直方图数目 predictor,选择使用GPU或者CPU cpu_predictor gpu_predictor ...