在 xgboost ( xgbtree) 中，gamma是用于控制正则化的调整参数。我了解正则化在xgblinear逻辑回归中的含义，但是在基于树的方法的背景下，我不确定正则化是如何工作的。
有人可以解释正则化是如何工作的xgbtree吗？
xgboost（树）中的正则化是什么意思
机器算法验证
r
正则化
助推
2022-03-20 11:30:33
1个回答
在基于树的方法中，正则化通常被理解为定义一个最小增益，以便发生另一个分裂：
在树的叶节点上进行进一步分区所需的最小损失减少。gamma越大，算法就越保守。
来源：https ://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html
这个最小增益通常可以设置为之间的任何值。
这是一篇关于如何在 XGBoost 上调整正则化的不错的文章。
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