在正负样本不均衡的情况下eta不足，eta是什么

在正负样本不均衡的情况下，如果eta过小，则模型的收敛速度会变慢，需要更多的迭代次数才能达到较好的训练效果，这会导致训练时间变长，同时也会增加训练模型过程中的计算成本。因此，为了提高训练效率，当正负样本不均衡时，我们应该适当增大eta的值。

另外，eta是XGBoost模型中的一个重要参数，也称为学习率或步长，用于控制每次迭代的步长大小。它在模型的训练过程中起到了较为重要的作用，可以控制模型在每次迭代中对之前迭代结果的权重大小，从而影响模型的收敛速度和性能。通常情况下，eta的取值范围为[0,1]，取值越小，模型的收敛速度越慢，但精度越高；取值越大，模型的收敛速度越快，但精度越低。在实际应用中，我们可以根据数据集的特点和训练效果来选择合适的eta值。