python - xgboost 回归预测

Question

我有一个在 Python 中使用以下超参数（通过网格搜索获得）训练的逻辑回归 xgboost 模型： Hyperparams selected {'gamma': 0, 'learning_rate': 0.1, 'max_depth': 3, 'min_child_weight': 1, 'n_estimators': 125}

这是我的观察在支持上的分布。 当我绘制我的预测值与我的观察结果时，我得到了：

模型在 [0, 0.05] 范围内和 [0.8, 1] 范围内没有预测任何值的原因是什么？可以做些什么来改进模型？我猜这与超参数调整有关，但我找不到解决方案。

标签： pythonregressionxgboosthyperparametersboosting