XGBOOST的调参步骤是怎样的？

轩辕小不懂发布于 2021-09-22 14:34

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分类：资源下载

Nen 2021-09-22 15:15

- 程序员

PS：这里使用Gridsearch cv来穷举检索最佳的参数，如果时间允许，可以通过设置步数先粗调，再细调。

保持learning rate和其他booster相关的参数不变，调节和estimators的参数。learing_rate可设为0.1, max_depth设为4-6之间，min_child_weight设为1，subsample和colsample_bytree设为0.8，其他的参数都设为默认值即可。

调节max_depth和min_child_weight参数，首先，我们先大范围地粗调参数，然后再小范围地微调。

gamma参数调优

subsample和colsample_bytree调优

正则化参数调优，选择L1正则化或者L2正则化

缩小learning rate，得到最佳的learning rate值

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