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XGboost数据比赛实战之调参篇(完整流程)

这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择,XGboost进行回归预测,模型优化的实战的基础上进行调参优化的,所以在阅读本篇博客之前,请先移步看一下上一篇文章。 我前面所做的工作基本都是关于特征选择的,这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验。之前我在网站上也看到很多相关的内容,基本是翻译自一篇英文的博客,更坑的是很多文章步骤讲的不完整,新人看了很容易一头雾水。由于本人也是一个新手,在这过程中也踩了很多大坑,希望这篇博客能够帮助到大家!下面,就进入正题吧。 首先,很幸运的是,Scikit-learn中提供了一个函数可以帮助我们更好地进行调参: sklearn.model_selection.GridSearchCV 常用参数解读: estimator:所使用的分类器,如果比赛中使用的是XGBoost的话,就是生成的model。比如: model = xgb.XGBRegressor(**other_params) param_grid:值为字典或者列表,即需要最优化的参数的取值。比如:cv_params = {'n_estimators': [550, 575,...

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