XGBRegressor是XGBoost库中的一个类,用于构建回归模型。它有许多参数,这些参数可以分为常规参数、提升器参数和任务参数三大类。以下是一些常见的参数及其含义: learning_rate(学习率):控制每次迭代步长,防止过拟合。 n_estimators(树的个数):决定要构建多少棵树。 max_depth(树的最大深度):控制树的深度,防止过拟合...
2.eta / learning_rate 参考XGBoost算法的相关知识,不难发现XGBoost为了防止过拟合,引入了"Shrinkage"的思想,即不完全信任每个弱学习器学到的残差值。为此需要给每个弱学习器拟合的残差值都乘上取值范围在(0, 1] 的 eta,设置较小的 eta 就可以多学习几个弱学习器来弥补不足的残差。 在XGBClassifier与XGBRegressor...
xgb.train() eta,default=0.3 取值范围[0,1] xgb.XGBRegressor() learning_rate,default=0.1 取值范围[0,1] max_depth树的最大深度 gamma复杂度的惩罚项 subsample从样本中进行采样的比例 min_child_weight一个叶子节点上所需要的最小样本权重 max_delta_step树的权重估计中允许的单次最大增量 colsample_bytree...
首先,确认参数名称是否正确。对于 XGBRegressor,常见的参数包括 learning_rate、max_depth、n_estimators 等。在使用 GridSearchCV 进行网格搜索时,需要将参数名称作为字典的键传递给 param_grid 参数。 例如,如果我们想要搜索 learning_rate 和 max_depth 这两个参数的最佳组合,可以这样定义 param_grid: 代码语言:txt...
调用xgboost.train和调用sklearn API中的类XGBRegressor,需要输入的参数写法不同,但功能相同。比如,前者params字典中第一个参数eta,其实就是XGBRegressor中的参数learning_rate 两种调用方式,模型效果相似,但xgboost库本身的运算速度(尤其是交叉验证)以及调参手段比sklearn API要简单。建议脱离sklearn API直接调用xgboost库 ...
# 需要导入模块: import xgboost [as 别名]# 或者: from xgboost importXGBRegressor[as 别名]defTrain(data, modelcount, censhu, yanzhgdata):model = xgb.XGBRegressor(max_depth=censhu, learning_rate=0.1, n_estimators=modelcount, silent=True, objective='reg:gamma') ...
在这个例子中,我们定义了四个参数的网格:max_depth、learning_rate、n_estimators和gamma。每个参数都有多个候选值。 创建GridSearchCV对象: 代码语言:txt 复制 grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error') ...
xgre=XGBRegressor(max_depth=30, learning_rate=0.01, n_estimators=5, silent=True, objective='reg:linear', booster='gblinear', n_jobs=50, 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,...
learning_rate=0.1 3 n_estimators=100 4 objective='reg:squarederror' 5 booster='gbtree' 6 random_state=0 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括可解释方差、平均绝对误差、均方误差、R方等等。 模型名称 指标名称 指标值 验证集 支持向量回归模型 可解释方差 0.82 平均绝对误差 ...
这是代码:import xgboost as xgb xgb.XGBRegressor(max_depth=3, learning_rate=0.1, n_estimators=100, silent=True, objective='reg:linear', gamma=0, min_child_weight=1, max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree=1, seed=0, missing=None) ...