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XGBoost超参数调优指南

时间:2023-06-15 09:35:48浏览次数:39  
标签:指南 Scikit XGBoost 调优 参数 learn API

本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍,功能和值范围,及如何使用Optuna进行超参数调优。

对于XGBoost来说,默认的超参数是可以正常运行的,但是如果你想获得最佳的效果,那么就需要自行调整一些超参数来匹配你的数据,以下参数对于XGBoost非常重要:

  • eta
  • num_boost_round
  • max_depth
  • subsample
  • colsample_bytree
  • gamma
  • min_child_weight
  • lambda
  • alpha

XGBoost的API有2种调用方法,一种是我们常见的原生API,一种是兼容Scikit-learn API的API,Scikit-learn API与Sklearn生态系统无缝集成。我们这里只关注原生API(也就是我们最常见的),但是这里提供一个列表,这样可以帮助你对比2个API参数,万一以后用到了呢:

 

https://avoid.overfit.cn/post/a432cd97278c4daabae268e53dc40db5

标签:指南,Scikit,XGBoost,调优,参数,learn,API
From: https://www.cnblogs.com/deephub/p/17481924.html

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