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learning_rate， 相当于学习率
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xgboost的优化式子里的gamma，起到预剪枝的作用。
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树的深度，越深越容易过拟合
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新分裂出来的一个叶子节点，只有当叶子节点上hession矩阵的和大于这个值时才会分裂，也起到了预剪枝的作用。
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按描述来看应该是图中的H之和，具体需要结合代码求证。
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训练时，对训练数据进行采样，来自随机森林的做法。
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每颗树/每层/每个节点分裂时，是否对特征进行采样，同样来自随机森林的做法。
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L2正则
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L1正则
eta learning_rate， 相当于学习率 gamma xgboost的优化式子里的gamma，起到预剪枝...
一、防止过拟合的方法有哪些？ 过拟合是指模型参数拟合过程中的问题。由于训练集数据包含抽样误差，复杂模型在进行拟合过...
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weight_decay防止过拟合的参数,使用方式: 1 样本越多,该值越小 2 模型参数越多,该值越大 一般建议...
1 模型的选择（选超参数） 交叉验证（Cross validation)，用于防止模型过于复杂而引起的过拟合，有时...
1.2 LASSO、岭和 Elastic Net 当参数变多的时候，就要考虑使用正则化进行限制，防止过拟合。 操作...
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正则化 对学习算法进行修改，旨在减少泛化误差，防止过拟合。 1.1 正则化方法 参数范数惩罚(Parameter ...
dropout layer的目的是为了防止CNN 过拟合。那么为什么可以有效的防止过拟合呢？首先，想象我们现在只训...
本文标题：Xgboost防止过拟合的参数整理
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