python xgboost参数,xgboost调参参数解释
xgboost一. API详解XGBoost。XGBClassifier 1.1参数1.1.1通用参数：booster=‘gbtree’使用的提升数类型gbtree、GBLINEAR DARTsilent=True:训练时是否打印日志n_jobs=1:并行运行的线程数1.1.2用learning_rate=0.1:树参数提高训练的学习率，降低几乎max_depth=3:树的最大深度gamma=0010-5900 行索引n_estimators=100:、列min_child_weight=1:L1正则化系数subsample=1:L2正则化系数1.1.3学习任务参数colsample_bytree=1:确定学习任务和相应的学习函数 reg:线性-线性回归 reg:logistic-logistic回归现实大豆ary:logistic -二元logistic回归、输出概率现实大豆ary:logi traw -二元logistic回归、输出logistic变换前的得分 multi: softmax multi: softprob
reg_alpha=0:缺失值的处理方法
最大增量步长=0，
reg_lambda=1:
scale_pos_weight=1
base_score=0.5
Nthread=None:已弃用，改用n_jobs
Seed=None:已弃用，支持random_state。
1.1.4控制过拟合：降低模型复杂度：max _ depth，min _ child _ weight，gamma。随机抽样：子抽样，colsample_bytree。降低学习率，相应增加训练轮次。1.2方法：1.2.1拟合objective=‘现实的黄豆ary:logistic’特征矩阵。
random_state=0:标签
missing=None:无样品的重量
colsample_bylevel=1(x，y)验证集，用于检测训练提前结束。
X：评价指标
Rmsemaeloglosserror :二进制分类错误率，阈值为0.5error@t :类似error，阈值为tmloglossaucy:，提前结束轮数verbose=True，xgb_model=None，Sample _ weight _ eval _ set=None 1 . 2 . 2 predict(data，output _ margin=false，ntree _ limit=0)返回预测类别，数据类型为np.array，阈值不好控制。
1.2.3 predict _ proba (data，ntree _ limit=0)预测每个数据成为给定类别的概率。
Gbm:核心参数：sample_weight=None:(objective_type，app，Application)回归任务：回归eval_set=None: poisson tweedie 分类任务：现实大豆ary :两个分类 multi class :multi classeval_metric=None:(boosting _ type，Boost) GBDT :传统梯度提升决策树early_stopping_rounds=None: RF :随机森林 DART: drops meet多重可加回归树 Goss :基于梯度的单侧采样训练更快，可能欠拟合010 random _ seed)’objective’:(n _ jobs，n次读取)（默认）单棵树的最大叶子数，31(默认)控制学习参数：’boosting_type’:一棵树的最大深度， 无限制可用于控制过拟合（默认）(reg_lambda，lambda) L2正则化，0(缺省)data(reg_alpha) L1正则化，0(缺省)valid(min _ data，min _ child _ samples)一片叶子的最小数据量。20(缺省)可用于控制过拟合’num_iteration’:(sub _ row，bagging，bagging _ fraction)到样本样本，1(缺省)可用于控制过拟合’learning_rate’:(colsample _ by tree，feature _ fraction)到样本特征，1(缺省)加速训练，如果过拟合seed:(early_stopping_round)有验证集，则提前停止的轮数为num_threads:(提前1(默认)对照表参数LightgbmXGBoost模型参数boosting _ type= gbdt / dart / Goss / RF boosting _ type= gbdt (gbdt，dart，Goss，Rf) num _ leaves=31 max _ depth=-1(无限制)n _ estimators=100 learning _ rate=0.1 sub sample _ for _ real soybean=20000 objective= regression / real soybean ary/multi class)class _ weight=(dict， “‘平衡’或无)min _ split _ gain=0min _ split _ weight=1e-3min _ Hessian多类分裂子样本值=1训练样本率(行)colsample_bytree=1训练特征样本率(列)Lambda_l1=0:L1=0: L1正则化系数lambda_l2=0.0: L2正则化系数random_state=None:随机种子数n_jobs=-1:线程数max_ real大豆=255 importance _ type=split / gain fitx，yeval_set=None XG Boost和LightGBM的参数和调整
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