XGBoost में ट्यून किए जाने वाले पैरामीटर

XGBoost के साथ Extreme Gradient Boosting

Sergey Fogelson

Head of Data Science, TelevisaUnivision

सामान्य ट्री ट्यूनिंग पैरामीटर

  • learning rate: learning rate/eta
  • gamma: नया ट्री स्प्लिट बनाने के लिए न्यूनतम loss reduction
  • lambda: लीफ़ वेट्स पर L2 रेगुलराइज़ेशन
  • alpha: लीफ़ वेट्स पर L1 रेगुलराइज़ेशन
  • max_depth: प्रति ट्री अधिकतम गहराई
  • subsample: प्रति ट्री इस्तेमाल होने वाले सैंपल का %
  • colsample_bytree: प्रति ट्री इस्तेमाल होने वाली फीचर्स का %
XGBoost के साथ Extreme Gradient Boosting

लीनियर ट्यूनिंग पैरामीटर

  • lambda: वेट्स पर L2 रेगुलराइज़ेशन
  • alpha: वेट्स पर L1 रेगुलराइज़ेशन

  • lambda_bias: बायस पर L2 रेग टर्म

  • आप दोनों बेस मॉडल प्रकारों के लिए estimators की संख्या भी ट्यून कर सकते हैं!

XGBoost के साथ Extreme Gradient Boosting

चलो ट्यूनिंग शुरू करें!

XGBoost के साथ Extreme Gradient Boosting

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