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XGBClassifier 参数解释

xgbclassifier

from xgboost import XGBClassifier

XGBClassifier(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1,
       colsample_bynode=1, colsample_bytree=1, gamma=0, learning_rate=0.1,
       max_delta_step=0, max_depth=3, min_child_weight=1, missing=None,
       n_estimators=100, n_jobs=1, nthread=None,
       objective='binary:logistic', random_state=0, reg_alpha=0,
       reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, seed=None, silent=None,
       subsample=1, verbosity=1)

 

1. base_score:

2. booster: 'gbtree' --- 基分类器为树模型,默认值;'gbliner' --- 基分类器为线性模型。

3. colsample_bylevel: 控制树的每一级的每一次分裂,对列数的采样比重,默认值为1.

4. colsample_bynode: 控制树的每一个节点的每一次分裂,对列数的采样比重,默认值为1.

5. colsample_bytree: 训练每棵树时,使用特征占全部特征的比例,默认值为1,典型值为0.5-1.调节该参数可以防止过拟合。

6. gamma: 惩罚项系数,制定节点斐裂所需的最小损失函数下降值,默认值为0。

7. learning_rate: 学习率,控制每次迭代更新权重时的步长,默认值为0.1。该参数可参考上篇AdaBoostClassifier。

8. max_delta_step: 限制每棵树权重改变的最大步长,默认值为0,即没有约束。如果为正值,则这个算法更加保守。通常不需要设置该参数,但是当样本十分不平衡时,对逻辑回归很有帮助。

9. max_depth: 树的深度,默认值是6,值过大容易过拟合,值过小容易欠拟合。该参数同AdaBoostClassifier和RandomForestClassifier的max_depth参数。

10. min_child_weight: 默认值为1,当值越大时,越容易欠拟合;当值越小时,越容易过拟合。

11. missing:

12. n_estimators: 基学习器的个数,默认值是100。该参数可参考上篇AdaBoostClassifier。

13. n_jobs: 有多少处理器可以使用。默认值为None,即1,即只有一个处理器可以使用,-1意味着没有限制。

14. objective: 目标函数。

                        回归:'reg:linear', 'reg:logistic'; 

                        二分类:'binary:logistic' 概率(默认值),'binary:logitraw'类别

                        多分类:multi:softmax  num_class=n 返回类别,multi:softmax  num_class=n 返回概率

                        rank:pairwise

15. random_state: 随机种子

16. reg_alpha: L1正则化,在高维度的情况下,调节该参数可以加快算法的速度。

17. reg_lambda: L2正则化,调节该参数可以减少过拟合,默认值为1.

18. scale_pos_weight: 正样本的权重,在二分类模型中,如果两个分类的样本比例失衡,可以设置该参数,模型效果会更好。比如,在研究疾病组和健康对照组分类时,postive:negative = 1:10,可以设置scale_pos_weight=10,来平衡样本。

19. seed: 随机数的种子,

20. silent: 默认值为=0,不输出中间过程;=1时,输出中间过程。

21. subsample: 训练每棵树时,子采样的样本比例,默认值为1,即全部样本用于训练。调节该参数可以防止过拟合。

 

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