技术标签: 机器学习
本文中针对XGBoost的参数说明进行部分翻译得来,原文链接。因而本文中只对一些关键参数进行了翻译,且由于本人能力有限,文中难免存在错误的地方,还望指正。以下是大致翻译内容。
在运行XGboost之前, 我们必须设置三种类型的参数: 通用参数(general parameters),Booster 参数(booster parameters)和学习目标参数(task parameters)
• 通用参数决定了那种Booster被我们选择用于Boosting, 通常是线性和树型模型,也就是用于宏观函数控制
• Booster参数取决于选择的Booster类型,用于控制每一步的booster
• 学习任务参数决定学习策略。例如,回归任务可以使用不同的参数和排序任务
• 命令行参数取决于xgboost的CLI版本
nthread [缺省值=设置为最大可能的线程数]
并行运行xgboost的线程数,输入的参数应该<=系统的CPU核心数,若是没有设置算法会检测将其设置为CPU的全部核心数
下面的两个参数不需要设置,使用默认的就好了
num_pbuffer [xgboost自动设置,不需要用户设置]
预测结果缓存大小,通常设置为训练实例的个数。该缓存用于保存最后boosting操作的预测结果。
一下的参数只用于命令行版本的XGBoost版本中。
1. use_buffer [缺省值=1]
是否为文本输入创建二进制缓存。这样做将加快加载速度。
2. num_round
boosting的迭代次数。
3. data
训练数据的路径
4. test:data
用作预测的测试数据路径
5. save_period [缺省值=0]
保存参数模型的周期
6. task [缺省值=train] 可选项: train, pred, eval, dump
train: 使用data训练
pred: 使用test:data做预测
eval: 进行评估统计,由eval[name]=filename指定
dump: 将学习的模型导出到文本格式
7. model_in [缺省值=NULL]
输入模型的路径,被用于test, eval, dump。在training中,XGBoost将会从输入模型的基础上继续进行训练。
8. model_out [缺省值=NULL]
训练完成之后模型的保存路径。如果没有指定将会使用诸如0003.model,这里的 0003是boosting的迭代数
9. model_dir [缺省值=models]
训练期间的训练模型输出文件夹
10. fmap
特征图谱,被用于dump模式
11. name_dump [缺省值=dump.txt]
模型dump文件的名称
12. name_pred [缺省值=pred.txt]
预测文件的名称,被用于pred模式
13. pred_margin [缺省值=0]
predict margin 而不是转换概率
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