摘要：
1.模型参数 max_depth:int |每个基本学习器树的最大深度，可以用来控制过拟合。典型值是3-10 learning_rate=0.1： 即是eta，为了防止过拟合，更新过程中用到的收缩步长，使得模型更加健壮。每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重，eta通过缩减特征的权重使提升计算 阅读全文
posted @ 2018-10-22 17:21 wzd321 阅读(6887) 评论(1) 推荐(2)
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摘要：
1.模型参数 max_depth:int |每个基本学习器树的最大深度，可以用来控制过拟合。典型值是3-10 learning_rate=0.1： 即是eta，为了防止过拟合，更新过程中用到的收缩步长，使得模型更加健壮。每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重，eta通过缩减特征的权重使提升计算 阅读全文
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