sklearn中XGBClassifier函数包含的参数

# 常规参数

• booster
  • gbtree 树模型做为基分类器（默认）
  • gbliner 线性模型做为基分类器
• silent
  • silent=0时，不输出中间过程（默认）
  • silent=1时，输出中间过程
• nthread
  • nthread=-1时，使用全部CPU进行并行运算（默认）
  • nthread=1时，使用1个CPU进行运算。
• scale_pos_weight
  • 正样本的权重，在二分类任务中，当正负样本比例失衡时，设置正样本的权重，模型效果更好。例如，当正负样本比例为1:10时，scale_pos_weight=10。

# 模型参数

• n_estimatores
  • 含义：总共迭代的次数，即决策树的个数
  • 调参：
• early_stopping_rounds
  • 含义：在验证集上，当连续n次迭代，分数没有提高后，提前终止训练。
  • 调参：防止overfitting。
• max_depth
  • 含义：树的深度，默认值为6，典型值3-10。
  • 调参：值越大，越容易过拟合；值越小，越容易欠拟合。
• min_child_weight
  • 含义：默认值为1,。
  • 调参：值越大，越容易欠拟合；值越小，越容易过拟合（值较大时，避免模型学习到局部的特殊样本）。
• subsample
  • 含义：训练每棵树时，使用的数据占全部训练集的比例。默认值为1，典型值为0.5-1。
  • 调参：防止overfitting。
• colsample_bytree
  • 含义：训练每棵树时，使用的特征占全部特征的比例。默认值为1，典型值为0.5-1。
  • 调参：防止overfitting。

# 学习任务参数

• learning_rate
  • 含义：学习率，控制每次迭代更新权重时的步长，默认0.3。
  • 调参：值越小，训练越慢。
  • 典型值为0.01-0.2。
• objective 目标函数
  • 回归任务
    • reg:linear (默认)
    • reg:logistic
  • 二分类
    • binary:logistic     概率 
    • binary：logitraw   类别
  • 多分类
    • multi：softmax  num_class=n   返回类别
    • multi：softprob   num_class=n  返回概率
  • rank:pairwise
• eval_metric
  • 回归任务(默认rmse)
    • rmse--均方根误差
    • mae--平均绝对误差
  • 分类任务(默认error)
    • auc--roc曲线下面积
    • error--错误率（二分类）
    • merror--错误率（多分类）
    • logloss--负对数似然函数（二分类）
    • mlogloss--负对数似然函数（多分类）
• gamma
  • 惩罚项系数，指定节点分裂所需的最小损失函数下降值。
  • 调参：
• alpha
  • L1正则化系数，默认为1
• lambda
  • L2正则化系数，默认为1

记录一下Xgboost中的参数含义，方便之后用到时回过头再来查看，后续还会继续更新其他模型的参数含义。