| 参数 | 含义 |
|---|---|
| base_score | 初始预测得分 |
| booster | 基分类器 |
| colsample_bylevel | 每层随机采样特征占比 |
| colsample_bynode | 每节点随机采样特征占比 |
| colsample_bytree | 每棵树随机采样特征占比 |
| gamma | 分裂所需最小损失下降值（惩罚项） |
| gpu_id | GPU ID |
| importance_type | 特征重要性依据 |
| interaction_constraints | 特征交互约束 |
| learning_rate | 学习率 |
| max_delta_step | 每棵树的最大权重估计 |
| max_depth | 树最大深度 |
| min_child_weight | 最小叶子节点权重和 |
| missing | 缺失值表示 |
| monotone_constraints | 单调约束 |
| n_estimators | 迭代次数 |
| n_jobs | 线程数 |
| num_class | 类别数 |
| num_parallel_tree | 构造并行树的数量 |
| objective | 目标函数 |
| random_state | 随机种子 |
| reg_alpha | L1 正则化项 |
| reg_lambda | L2 正则化项 |
| scale_pos_weight | 样本不平衡处理 |
| silent | 是否缄默方式运行 |
| subsample | 每棵树随机采样的样本的比例 |
| tree_method | 树构建算法 |
| validate_parameters | 输入参数验证 |
| verbosity | 打印消息日志等级 |
网友评论