n_estimators是XGBoost中的一个重要超参数,它控制着模型的复杂度和训练时间。增加n_estimators的值通常会提高模型的性能,但也会增加计算成本和过拟合的风险。 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...
base_margin:样本偏置,是一个N*1的数组,N为样本数 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...
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。
Best: -0.001131 using {'max_depth': 4, 'n_estimators': 100} -0.001266 (0.001112) with: {'max_depth': 2, 'n_estimators': 50} -0.001249 (0.001101) with: {'max_depth': 2, 'n_estimators': 100} -0.001248 (0.001101) with: {'max_depth': 2, 'n_estimators': 150} -0.001247 (0.00...
2、num_boost_round - n_estimators num_boost_round指定训练期间确定要生成的决策树(在XGBoost中通常称为基础学习器)的数量。默认值是100,但对于今天的大型数据集来说,这还远远不够。 增加参数可以生成更多的树,但随着模型变得更复杂,过度拟合的机会也会显著增加。
1 提升集成算法:重要参数n_estimators 1. 导入需要的库,模块以及数据 from xgboost import XGBRegressor as XGBR from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as RFR from skl
2、num_boost_round - n_estimators num_boost_round指定训练期间确定要生成的决策树(在XGBoost中通常称为基础学习器)的数量。默认值是100,但对于今天的大型数据集来说,这还远远不够。 增加参数可以生成更多的树,但随着模型变得更复杂,过度拟合的机会也会显著增加。
这方面参数主要包括3个:booster、n_estimators、objective。 模型选择参数booster:该参数决定了XGBoost学习时使用的弱学习器类型,有默认的gbtree,也就是CART决策树,还有线性学习器gblinear或者DART,一般使用gbtree就可以,不需要调整。该参数在sklearn中命名一样; ...
一般和n_estimators交互,使用网格交搜索来同时确定两者参数值,一般在0.01~0.2之间 注意点: 1从评估器角度出发,新建的评估器一定是要比之前的好,是当前最优. 重要参数4:booster(评估器角度P17) 说明: booster'来控制我们究竟使用怎样的弱评估器。 作用: ...
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。