正则化
2017-06-09
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XGBoost中正则化的9个超参数
本文探讨了XGBoost中多种正则化方法及其重要性，旨在通过防止过拟合来提升模型性能。文章首先强调了XGBoost作为一种高效算法在机器学习任务中的应用价值，并指出正则化对于缓解过拟合问题的关键作用，具体包括降低模型复杂度、改善泛化能力和防止模型过度适应训练数据。随后，文章详细介绍了四种正则化方法：减少估计器数量（如使用`early_stopping_rounds`）、使用更简单的树（如调整`gamma`和`max_depth`）、采样（如设置`subsample`和`colsample`）以及收缩（如调节`learning_rate`, `lambda`和`alpha`）。
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机器学习中的正则化（regularization）是一种常用的方法，用于防止模型过拟合（overfitting）。过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集或新数据上表现较差的情况。正则化通过在模型的目标函数中加入一个惩罚项（penalty term），来对模型的复杂度进行限制，从而避免模型在训练集上过于拟合。
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