Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

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

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/228

1.3K viewsFeb 14, 2024 at 12:02

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

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований