lambda[默认1] 权重的L2正则化项。(和Ridge regression类似)。这个参数是用来控制XGBoost的正则化部分的。该值越大则模型越简单。 alpha[默认0] 权重的L1正则化项。(和Lasso regression类似)。 可以应用在很高维度的情况下,使得算法的速度更快。该值越大则模型越简单。 scale_pos_weight[默认1] 用于调整正负样本...
原始链接:Rashmi Korlakai Vinayak, Ran Gilad-Bachrach. “DART: Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees. DART booster继承了gbtree,所以dart也有eta.gamma,max_depth等参数,额外增加的参数如下: sample_type[默认值’uniform’] 它指定了丢弃时的策略: ‘uniform’: 随机丢弃子树 ‘weighted’: 根据权重...
‘regression’或’regression_l2’或’mean_squared_error’或’mse’或’l2_root’或’root_mean_squred_error’或’rmse’:表示回归任务,但是使用L2损失函数。默认为’regression’ ‘regression_l1’或者mae或者mean_absolute_error:表示回归任务,但是使用L1损失函数。 ‘huber’: 表示回归任务,但是使用huber 损...
原始链接:Rashmi Korlakai Vinayak, Ran Gilad-Bachrach. “DART: Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees. DART booster继承了gbtree,所以dart也有eta.gamma,max_depth等参数,额外增加的参数如下: sample_type[默认值’uniform’]它指定了丢弃时的策略: ‘uniform’: 随机丢弃子树 ‘weighted’: 根据权重的...
Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression)。 学习目标参数:控制训练目标的表现。 在这里我们会类比GBM来讲解,所以作为一种基础知识。 6.3 通用参数 这些参数用来控制XGBoost的宏观功能。 booster[默认gbtree] 选择每次迭代的模型,有两种选择: gbtree:基于树的模型 ...
Multiple Choice Data Feature Selection Missing Data Regression Trees(1,2)Prune Regression Trees(1,2...
"count:poisson" --poisson regression for count data, output mean of poisson distribution max_delta_step is set to 0.7 by default in poisson regression (used to safeguard optimization) "multi:softmax" --设定XGBoost做多分类,你需要同时设定num_class(类别数)的值 ...
dart,Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees goss,Gradient-based One-Side Sampling 迭代次数num_iterations,对于多分类问题,LightGBM会构建num_class*num_iterations的树 学习率/步长learning_rate,即shrinkage 树的训练方式tree_learner,主要用来控制树是否并行化训练 ...
XGBoost 1.6 features initial support for the multi-output model, which includes multi-output regression and multi-label classification. Along with this, the XGBoost classifier has proper support for base margin without to need for the user to flatten the input. In this initial support, XGBoost bui...
GBDT,即梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree),或梯度提升回归树(Gradient Boosting Regression Tree),或MART(Multiple Additive Regression Tree)。 GBDT中使用的决策树通常为CART,它的算法步骤为: 输入:训练数据集T={(x_1, y_1), (x_2, y_2),..., (x_N, y_N)},x_i \in X \subseteq...