XGBoost中正则化的9个超参数

正则化是一种强大的技术,通过防止过拟合来提高模型性能。本文将探索各种XGBoost中的正则化方法及其优势。

为什么正则化在XGBoost中很重要?

XGBoost是一种以其在各种机器学习任务中的效率和性能而闻名的强大算法。像任何其他复杂模型一样,它可能会过拟合,特别是在处理噪声数据或过多特征时。XGBoost中的正则化有助于通过以下方式缓解这一问题:

1. 降低模型复杂度: 通过惩罚较大的系数,正则化简化了模型。
2. 改善泛化能力: 确保模型在新数据上表现良好。
3. 防止过拟合: 防止模型过度适应训练数据。

下面我们介绍在XGBoost中实现正则化的方法

 

https://avoid.overfit.cn/post/07cefc6e54b84286a26120016327d478