机器学习 | Python实现XGBoost极限梯度提升树模型答疑

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习 | Python实现XGBoost极限梯度提升树模型答疑。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

机器学习 | Python实现XGBoost极限梯度提升树模型答疑

问题系列

关于XGBoost有几个问题想请教一下。1.XGBoost的API有哪些种调用方法?2.参数如何调?

问题回答

  1. 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。
  1. 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
l文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-699097.html

到了这里,关于机器学习 | Python实现XGBoost极限梯度提升树模型答疑的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包