XGBOOST常用参数介绍

最新推荐文章于 2025-03-21 02:29:17 发布

slibra_L

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分类专栏：机器学习and数据挖掘文章标签：预测 xgboost 机器学习分类算法 Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/slibra_L/article/details/77992841

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在参加o2o预测比赛的时候用了xgboost模型，可是模型中的超参数很多，为了获得更好的成绩，只能一个一个参数去调，为了成绩上升0.0001分。
总结了以下xgboost中常用参数的意义：

params={
  'booster':'gbtree',
        #gbtree使用基于树的模型进行提升计算，gblinear使用线性模型进行提升计算
      'silent':0, #取0时表示打印出运行时信息，取1时表示以缄默方式运行
      'objective': 'rank:pairwise',
      'eval_metric':'auc',#校验数据所用评价指标
      'gamma':0.1,