默认值 在XGBoost中,n_estimators的默认值是100。这意味着在默认情况下,XGBoost会训练100棵决策树。 优势 高效性:XGBoost通过并行处理和近似算法显著提高了训练速度。 准确性:通过集成多个弱学习器,XGBoost通常能够获得比单个模型更高的预测准确性。 灵活性:XGBoost支持多种目标函数和评估指标,适用于各种机器学习...
以下参数来自xgboost.sklearn 下的XGBClassifier。参数含义:n_estimators: 弱分类器的数量。booster:用于指定弱学习器的类型,默认值为 ‘gbtree’,表示使用基于树的模型进行计算。还可以选择为 ‘gblinear’ …
n_estimators (默认: 100)类型: int描述: 弱学习器(树)的数量。增加此值会构建更多棵树,通常能提高模型的拟合能力,但也可能增加训练时间和模型复杂度。 silent (默认: True)类型: bool描述: 是否禁用运行时信息输出。设为 False 可以显示训练过程中的进度信息。 objective (默认: ‘reg:squarederror’)类型: ...
2、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。 典型值有: rmse 均方根误差(∑Ni=1?2N???√) mae 平均绝对误差(∑Ni=1|?|N) logloss 负对数似然函数值 error 二分类错误率(阈值为0.5) merror 多分类错误率 mlogloss ...
missing:float型,输入数据中如果有缺失值则以该值替代,默认为np.nan silent:在计算过程中是否要输出信息,True表示不输出,默认为False feature_names:特征名称 feature_types:特征类型 nthread:加载数据时的线程数,-1代表使用所有可用线程 类方法有以下几个(还有一些不常用的参考文末官方文档): ...
n_estimators=2000, min_child_weight=5, max_delta_step=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.7, reg_alpha=0, reg_lambda=0.4, scale_pos_weight=0.8, silent=True, objective='binary:logistic', missing=None, eval_metric='auc', seed=1440, ...
test.drop('id',axis=1,inplace=True)# 取出训练集的yy_train=train.pop('y')#pop函数移除列表中最后一列的值并返回# 建立一个默认的xgboost回归模型reg=XGBRegressor()reg.fit(train,y_train)y_pred=reg.predict(test)# 输出预测结果至my_XGB_prediction.csvsubmit['y']=y_pred...
XGBClassifier 的默认值是: 最大深度=3 学习率=0.1 n_estimators=100 沉默=真 objective=‘binary:logistic’ 助推器=‘gbtree’ n_jobs=1 n线程=无 伽玛=0 min_child_weight=1 max_delta_step=0 子样本=1 colsample_bytree=1 colsample_bylevel=1 reg_alpha=0 reg_lambda=1 scale_pos_weight=1 base...
这些参数包括学习率(learning rate)、树的数量(n_estimators)、树的最大深度(max_depth)等。在官方文档中,有详细的参数说明和默认值,可以根据实际情况进行调整。 3. 模型训练:使用XGBoost的XGBRegressor类来创建回归模型,并通过fit方法对模型进行训练。在训练过程中,XGBoost会逐步构建多个回归树,并优化模型的损失函数...
在《决策树之玩转借贷俱乐部》和《集成树之玩转借贷俱乐部》两贴中，斯蒂文用决策树，随机森林和提升树...