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。
1、n_estimators:迭代次数/树的棵树 2、slient:打印建树过程 3、subsample:有放回随机抽样 4、eta:迭代决策树 (三)参数-弱评估器板块 1、booster:弱评估器 2、objective:目标函数的第一部分(即衡量损失的部分) 3、alpha&lambda:参数化决策树 4、gamma:复杂性控制/防止过拟合/让树停止生长 (四)其他过程 1...
一般来说,我们使用gbtree就可以了,不需要调参。 n_estimators则是非常重要的要调的参数,它关系到我们XGBoost模型的复杂度,因为它代表了我们决策树弱学习器的个数。这个参数对应sklearn GBDT的n_estimators。n_estimators太小,容易欠拟合,n_estimators太大,又容易过拟合,一般需要调参选择一个适中的数值。 objective代表...
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 : 针对500~1000棵树，然后调整学习速率 min_child_weight : 将叶节点中的样本数配置为...
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,...
XGBClassifier(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='binary:logistic', booster='gbtree',n_jobs=1,nthread=None,gamma=0,min_child_weight=1, max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree=1, colsample_bylevel=1, reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weigh...
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]}
2)调参工具类初始化: tb = TuneXGB(X_train,y_train) 3)查看缺省调参顺序: tb.show_default_order() # 输出 1 step:{'n_estimators': range(100, 1000, 50)} 2 step:{'learning_rate': [0.01, 0.015, 0.025, 0.05, 0.1]} 3 step:{'max_depth': [3, 5, 7, 9, 12, 15, 17, 25]} ...
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。