【机器学习】XGBoost中正则化的9个超参数

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正则化是一种强大的技术,通过防止过拟合来提高模型性能。 本文将探索各种XGBoost中的正则化方法及其优势。 为什么正则化在XGBoost中很重要? XGBoost是一种以其在各种机器学习任务中的效率和性能而闻名的强大算法。像任何其他复杂模型一样,它可能会过拟合,特别是在处理噪声数据或过多特征时。XGBoost中的正则化有助于通过以下方式缓解这一问题: 降低模型复杂度: 通过惩罚较大的系数,正则化简化了模型。 改善泛化能力: 确保模型在新数据上表现良好。 防止过拟合: 防止模型过度适应训练数据。 下面我们介绍在XGBoost中实现正则化的方法 1 . 减少估计器的数量 减少估计器的数量可以防止模型变得过于复杂。两个关键超超参数包括: n_estimators: 设置较低的树的数量可以帮助防止模型学习训练数据中的噪声。n_estimators的高值会导致过拟合,而低值可能导 ………………………………