sklearn：使用eval_set进行early_stopping？

在sklearn.ensemble.GradientBoosting，实例化模型时必须配置提前停止，而不是在实例化时fit。

validation_fraction：float，optional，default 0.1训练数据的比例，作为早期停止的验证集。必须介于0和1之间。仅在n_iter_no_change设置为整数时使用。

n_iter_no_change：int，default无n_iter_no_change用于确定在验证得分未得到改善时是否将使用提前停止来终止培训。默认情况下，它设置为“无”以禁用提前停止。如果设置为数字，则将训练数据的validation_fraction大小留作验证，并在所有先前的n_iter_no_change迭代次数中验证得分未得到改善时终止训练。

tol：float，optional，默认1e-4提前停止的容差。如果n_iter_no_change迭代的损失没有至少改善（如果设置为数字），则训练停止。

为了设置early_Stopping，您应该考虑将上面的参数传递给您的模型。