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高...
param))输出:-0.001160(0.001059)with:{'n_estimators':50}-0.001155(0.001053)with:{'n_estimators':100}-0.001156(0.001054)with:{'n_estimators':150}-0.001155(0.001054)with:{'n_estimators':200}-0.001155(0.001054)with:{'n_estimators
最简单的解释是,这个参数指定我们模型要做的工作,也就是影响决策树的种类和损失函数。 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...
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...
xgboost调参n_estimators xgb objective参数 XGBoost的参数 XGBoost的作者把所有的参数分成了三类: 1、通用参数:宏观函数控制。 2、Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression)。 3、学习目标参数:控制训练目标的表现。 --- 分别介绍--- 1. 通用参数 1.1、booster[默认gbtree] 选择每次迭代的模型,...
值得一提的是我们没有对n_estimaors和learning_rate进行调参,原则上所有的都可以放进来进行迭代寻优,但是n_estimators的个数浮动范围太大了,在百级别上,对时间的消耗过大,所以一般在一开始给上默认值,在最后再单独手工进行调整,后面我们会介绍还有early_stopping_rounds可以专门对n_estimators个数进行调优。还有一个参...
reg = XGBRegressor(n_estimators=150) #调节结果,xgboost模型默认为100,我先进行大范围的尝试后,从150开始每次加10进行测试 runfile('D:/共享单车预测/untitled0.py', wdir='D:/共享单车预测') #150 0.8704268555426355 runfile('D:/共享单车预测/untitled0.py', wdir='D:/共享单车预测') #160 ...
这个参数是树的棵树，一般设置100-500就够了
即是eta,为了防止过拟合,更新过程中用到的收缩步长,使得模型更加健壮。每次提升计算之后,算法会直接获得新特征的权重,eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守,缺省值为0.3 取值范围为:[0,1]。典型值一般设置为:0.01-0.2。 n_estimators=100,估计器的数量 ...
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, ...