XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees, GBDT)的高效机器学习算法。在XGBoost模型中,n_estimators参数表示弱学习器(通常是决策树)的数量。 基础概念 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...
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但是有个好消息,python的XGBoost模块有一个sklearn包,XGBClassifier。这个包中的参数是按sklearn风格命名的。会改变的函数名是: 1、eta ->learning_rate 2、lambda->reg_lambda 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...
1 提升集成算法:重要参数n_estimators 1. 导入需要的库,模块以及数据 fromxgboostimportXGBRegressor as XGBRfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor as RFRfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression as LinearRfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimportKFold, cross_val_score a...
这个参数是树的棵树，一般设置100-500就够了
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees, GBDT)的高效机器学习算法。在XGBoost模型中,n_estimators参数表示弱学习器(通常是决策树)的数量。 基础概念 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...
xgboost.XGBRFClassifier 示例代码 Plotting API xgboost.plot_importance 参数 xgboost.plot_tree 参数 xgboost.to_graphviz 参数 示例代码 Xgboost的安装 由于Xgboost底层是C++实现的,所以需要先安装Microsoft Visual C++,安装 2015-2019任意一个版本就行;安装完毕后可以在控制面板查看安装结果: ...
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