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...
在《决策树之玩转借贷俱乐部》和《集成树之玩转借贷俱乐部》两贴中，斯蒂文用决策树，随机森林和提升树...
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了...