machine-learning - XGBoost 超参数调优

Question

我一直在尝试调整 xgboost 模型的超参数，但通过 xgb 的 cv 函数发现，模型最大化性能所需的 n_estimators 超过 7000 个 n_estimators，学习率为 0.6！

这有点荒谬，因为它需要永远执行其余的超参数调整以获得最佳模型。下面的链接是我目前正在关注的指南。任何人都可以就如何减少 n_estimator 的数量或如何在没有如此高的 n_estimator 值的情况下进行调整提供建议吗？谢谢！

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/#comment-110796

标签： machine-learningxgboost