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。
View Post XGBoost调参 XGBoost回归 1、先调迭代次数n_estimators 1fromxgboostimportXGBRegressor2fromsklearn.metricsimportr2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error # 评价标准3fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCV,cross_val_score45#调 n_estimators 参数(迭代次数)6ScoreAll ...
'n_estimators':[100,200,500,1000,1500] 取1000最好 clf = XGBClassifier( learning_rate =0.1, #默认0.3 n_estimators=1000, #树的个数 max_depth=5, min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, objective= 'binary:logistic', #逻辑回归损失函数 nthread=4, #cpu线程数 s...
4, 6, 8] n_estimators = [50, 100, 150, 200] param_grid = dict(max_depth=max_depth, n...
网格搜索是一种常用的调参方法,通过尝试不同的参数组合来找到最佳的参数。在Python中可以使用GridSearchCV来进行网格搜索。 fromxgboostimportXGBClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV# 定义参数空间param_grid={'max_depth':[3,5,7],'learning_rate':[0.1,0.01,0.001],'n_estimators':[100,500,...
调参的时候一般按照以下顺序来进行: 1、最佳迭代次数:n_estimators if__name__=='__main__':trainFilePath='dataset/soccer/train.csv'testFilePath='dataset/soccer/test.csv'data=pd.read_csv(trainFilePath)X_train,y_train=featureSet(data)X_test=loadTestData(testFilePath)cv_params={'n_estimators'...
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, ...
n_estimators调好后,按照同样的方法调其他参数,将需要调参的放入cv_params, other_params中,调好的参数按最优值放入,即n_estimators=700,其他取默认值 cv_params={'max_depth':[3,4,5,6,7,8,9,10], 'min_child_weight':[1,2,3,4,5]}
对于XGBoost的框架参数，三个核心参数包括：booster，n_estimators以及objectve。在回归任务中，我们通常使用objectve参数设置为reg:squarederror，即均方误差（MSE）。对于二分类问题，一般选择binary:logistic；而对于多分类问题，一般选择multi:softmax。关于XGBoost的弱学习器参数，若使用默认的gbtree弱学习器...
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。