GBDT分类模型的主要参数,训练用时,数据切分,数据洗牌,交叉验证,节点分裂评价准则,学习其数量,无放回采样比例,划分时考虑的最大特征比例
时间: 2024-06-02 19:08:49 浏览: 171
训练数据 数据分类和目标检测的非常关键的数据增强算法
GBDT分类模型的主要参数包括:
1. 树的数量(n_estimators):GBDT算法中树的数量越多,模型的表现力越强,但是训练时间也会变长。
2. 学习率(learning_rate):控制每个树的贡献程度,较小的学习率意味着需要更多的树才能达到相同的效果。
3. 节点分裂评价准则(criterion):用于衡量节点分裂的好坏,常用的有基尼系数(gini)和熵(entropy)。
4. 最大深度(max_depth):控制树的深度,避免过拟合,但是过小的深度可能会导致欠拟合。
5. 最小样本分裂数(min_samples_split):控制分裂一个节点所需的最小样本数,避免过拟合。
6. 最小叶子节点样本数(min_samples_leaf):控制每个叶子节点所需的最小样本数,避免过拟合。
7. 最大特征比例(max_features):控制每个节点分裂时考虑的最大特征比例,可以避免过拟合。
在训练时,数据切分和洗牌是常见的数据预处理步骤,用于将数据集分为训练集和测试集,并打乱样本顺序以防止模型学习到数据的顺序。交叉验证可以用于评估模型的性能和调整超参数。无放回采样比例可以用于控制每棵树使用的样本比例,避免过拟合。
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