xgb.train参数

xgboost中的xgb.train()函数是用于模型训练的主函数之一，其参数含义如下：

- params：字典类型，表示各种参数的集合，包括树的深度、学习率、目标函数等等。
- dtrain：训练数据集。
- num_boost_round：整数类型，表示boosting迭代次数。
- evals：列表类型，表示验证数据集。
- obj：自定义的目标函数。
- feval：自定义的评价函数。
- maximize：是否最大化评价指标。
- early_stopping_rounds：提前停止轮数。
- verbose_eval：输出信息的频率。

其中，params是最重要的参数，它含有一系列其他参数的设置，例如：

- booster：表示使用的模型类型，可以是gbtree、gblinear或dart，分别对应基于树的模型、线性模型或Dropout加速的模型。
- objective：表示目标函数类型，在分类问题中可以是二分类（binary:logistic）或多分类（multi:softmax），在回归问题中可以是线性回归（reg:linear）或逻辑回归（reg:logistic）。
- num_class：表示分类问题中的类别数。
- max_depth：表示树的最大深度。
- learning_rate：表示学习率。
- subsample：表示每棵树所用的样本比例。
- colsample_bytree：表示每棵树所用的特征比例。
- gamma：表示节点分裂所需的最小损失函数下降值。
- reg_lambda：表示L2正则化系数。
- reg_alpha：表示L1正则化系数。

除了params之外，其他参数都是可选的。