Как предотвратить переобучение при использовании XGBoost?
Стоит отметить, что XGBoost имеет встроенные механизмы регуляризации, чтобы предотвращать переобучение. Однако вы всё равно можете контролировать параметры, чтобы добиться наилучшего результата.
▪️colsample_bytree — это доля признаков, используемых для обучения. Чем меньше, тем ниже вероятность переобучения.
▪️subsample — доля выборки, используемой для обучения. Значения меньше 1 помогают предотвратить переобучение.
▪️max_depth — глубина дерева. Слишком большая глубина может привести к переобучению.
▪️gamma — минимальное уменьшение потерь, необходимое для дальнейшего разбиения узла. Большие значения препятствуют созданию сложных деревьев.
▪️min_child_weight — минимальная сумма весов наблюдений, необходимая для создания нового узла в дереве. Большие значения помогают предотвратить переобучение.
#машинное_обучение
Стоит отметить, что XGBoost имеет встроенные механизмы регуляризации, чтобы предотвращать переобучение. Однако вы всё равно можете контролировать параметры, чтобы добиться наилучшего результата.
▪️colsample_bytree — это доля признаков, используемых для обучения. Чем меньше, тем ниже вероятность переобучения.
▪️subsample — доля выборки, используемой для обучения. Значения меньше 1 помогают предотвратить переобучение.
▪️max_depth — глубина дерева. Слишком большая глубина может привести к переобучению.
▪️gamma — минимальное уменьшение потерь, необходимое для дальнейшего разбиения узла. Большие значения препятствуют созданию сложных деревьев.
▪️min_child_weight — минимальная сумма весов наблюдений, необходимая для создания нового узла в дереве. Большие значения помогают предотвратить переобучение.
#машинное_обучение