2019年1月6日
XGBoost模型的参数调优
摘要： XGBoost算法在实际运行的过程中，可以通过以下要点进行参数调优： （1）添加正则项： 在模型参数中添加正则项，或加大正则项的惩罚力度，即通过调整加权参数，从而避免模型出现过拟合的情况。 （2）控制决策树的层数: 通过叶子结点数目控制决策树的层数，视乎样本量大小决定，对于１０万以下 的样本，一般在 阅读全文
posted @ 2019-01-06 14:09 时间带着假象流淌 阅读(1461) 评论(0) 推荐(0) 编辑