XGBoost超参数调优指南

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本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。 对于XGBoost来说，默认的超参数是可以正常运行的，但是如果你想获得最佳的效果，那么就需要自行调整一些超参数来匹配你的数据，以下参数对于XGBoost非常重要: eta num_boost_round max_depth subsample colsample_bytree gamma min_child_weight lambda alpha XGBoost的API有2种调用方法，一种是我们常见的原生API，一种是兼容Scikit-learn API的API，Scikit-learn API与Sklearn生态系统无缝集成。我们这里只关注原生API（也就是我们最常见的），但是这里提供一个列表，这样可以帮助你对比2个API参数，万一以后用到了呢： 如果想使用Optuna以外的超参数调优工具，可以参考该表。下图是这些参数对之间的相互作用: 这些关系不是固定的，但是大概情况是上图的样子，因为有一些其他参数可能 ………………………………