xgboost入门非常经典的材料，虽然读起来比较吃力，但是会有很大的帮助： 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python ...

译注：文内提供的代码和运行结果有一定差异，可以从这里下载完整代码对照参考。另外，我自己跟着教程做的时候，发现我的库无法解析字符串类型的特征，所以只用其中一部分特征做的，具体数值跟文章中不一样，反而可以帮助理解文章。所以大家其实也可以小小修改一下代码，不一定要完全跟着教程做~ ^0^需要提前 ...

参数。所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调 ...

一、XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。当我对它的表现有更多了解的时候，当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候，我发现它具有很多优势： 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减少过拟合也是有帮助 ...

XGBoost参数调优 http://blog.csdn.net/hhy518518/article/details/54988024 摘要： 转载：http://blog.csdn.NET/han_xiaoyang/article/details/52665396 1. 简介 ...

原文链接：https://blog.csdn.net/m_buddy/article/details/79337492 前言本文中针对XGBoost的参数说明进行部分翻译得来，原文链接。因而本文中只对一些关键参数进行了翻译，且由于本人能力有限，文中难免存在错误的地方，还望指正。以下是大致翻译内容 ...

XGBoost算法在实际运行的过程中，可以通过以下要点进行参数调优： （1）添加正则项： 　　　　在模型参数中添加正则项，或加大正则项的惩罚力度，即通过调整加权参数，从而避免模型出现过拟合的情况。 （2）控制决策树的层数: 通过叶子结点数目控制决策树的层数，视乎样本量大小决定，对于１０万 ...

（搬运）XGBoost中参数调整的完整指南（包含Python中的代码） AARSHAY JAIN， 2016年3月1日 介绍 如果事情不适合预测建模，请使用XGboost。XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器。它是一种高度复杂 ...