XGBoostXGBOOSToost 包含的参数有哪些

XGBoost包含的参数非常多，下面列举一些重要的参数：

1. booster：指定使用的boosting类型，可以是gbtree（基于树的boosting）、gblinear（基于线性模型的boosting）或dart（基于Dropout的boosting）。

2. objective：指定要优化的损失函数，例如reg:linear（线性回归）、binary:logistic（二分类）、multi:softmax（多分类）等。

3. eval_metric：指定用于评估模型性能的指标，例如rmse（均方根误差）、auc（曲线下面积）等。

4. eta：学习率，控制每次迭代更新的步长。

5. max_depth：树的最大深度，控制模型的复杂度。

6. subsample：每次迭代时用于训练的样本比例。

7. colsample_bytree：每次迭代时用于训练的特征比例。

8. min_child_weight：决定子节点继续分裂的最小样本权重和。

9. gamma：控制树的分裂阈值，越大越保守。

10. lambda：L2正则化系数。

11. alpha：L1正则化系数。

12. num_boost_round：迭代次数，即训练的树的数量。

13. early_stopping_rounds：早停法，如果验证集上的性能不再提升，则停止训练。

14. verbose_eval：是否显示训练过程中的信息。

15. seed：随机种子，控制每次训练的随机性。