GBDT之GradientBoostingRegressor参数详解以及调参

最新推荐文章于 2025-05-08 09:53:09 发布
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本文详细介绍了GradientBoostingRegressor在机器学习中的参数，包括损失函数、学习率、树的数量等，并提供了波士顿房价数据集的示例代码，帮助理解参数优化的重要性。

GBDT之GradientBoostingRegressor参数详解以及调参


sklearn官网：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor.html#sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor

GBDT官网

在这里插入图片描述

一、参数、属性及方法

1、参数

class sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor(*, loss=‘squared_error’, learning_rate=0.1, n_estimators=100,
subsample=1.0, criterion=‘friedman_mse’, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0,
max_depth=3,

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