GBDT分类模型的主要参数，无放回采样比例

GBDT分类模型的主要参数包括：

1. 树的数量（n_estimators）：决定了最终模型中树的数量，一般越大模型性能越好，但是计算时间也会相应增加。

2. 树的最大深度（max_depth）：树的最大深度决定了树的复杂度，一般来说，深度越大，模型的拟合能力越强，但是也容易过拟合。

3. 叶子节点最小样本数（min_samples_leaf）：控制了树的叶子节点的样本数量，如果样本数量小于这个值，则不会再进行分裂。该参数可以控制模型的复杂度，避免过拟合。

4. 样本采样比例（subsample）：控制了每个树学习时使用的样本数量的比例。如果设置为1，则使用所有样本进行训练；如果设置小于1，则只使用一部分样本进行训练，这可以加速训练过程，同时也可以控制过拟合。

无放回采样比例指的是在训练过程中每棵树使用的样本采样比例，即每次从训练集中随机选取一部分样本进行训练，这样可以增加树与树之间的差异性，进而提高模型的泛化能力。常见的无放回采样比例为0.5，表示每次随机选取50%的样本用于训练。

相关问题

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

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。