| 參數(shù) | 含義 |
|---|---|
| base_score | 初始預(yù)測得分 |
| booster | 基分類器 |
| colsample_bylevel | 每層隨機(jī)采樣特征占比 |
| colsample_bynode | 每節(jié)點(diǎn)隨機(jī)采樣特征占比 |
| colsample_bytree | 每棵樹隨機(jī)采樣特征占比 |
| gamma | 分裂所需最小損失下降值（懲罰項(xiàng)） |
| gpu_id | GPU ID |
| importance_type | 特征重要性依據(jù) |
| interaction_constraints | 特征交互約束 |
| learning_rate | 學(xué)習(xí)率 |
| max_delta_step | 每棵樹的最大權(quán)重估計(jì) |
| max_depth | 樹最大深度 |
| min_child_weight | 最小葉子節(jié)點(diǎn)權(quán)重和 |
| missing | 缺失值表示 |
| monotone_constraints | 單調(diào)約束 |
| n_estimators | 迭代次數(shù) |
| n_jobs | 線程數(shù) |
| num_class | 類別數(shù) |
| num_parallel_tree | 構(gòu)造并行樹的數(shù)量 |
| objective | 目標(biāo)函數(shù) |
| random_state | 隨機(jī)種子 |
| reg_alpha | L1 正則化項(xiàng) |
| reg_lambda | L2 正則化項(xiàng) |
| scale_pos_weight | 樣本不平衡處理 |
| silent | 是否緘默方式運(yùn)行 |
| subsample | 每棵樹隨機(jī)采樣的樣本的比例 |
| tree_method | 樹構(gòu)建算法 |
| validate_parameters | 輸入?yún)?shù)驗(yàn)證 |
| verbosity | 打印消息日志等級 |
XGB模型參數(shù)含義
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平臺聲明：文章內(nèi)容（如有圖片或視頻亦包括在內(nèi)）由作者上傳并發(fā)布，文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點(diǎn)，簡書系信息發(fā)布平臺，僅提供信息存儲服務(wù)。
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