热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代xgboost中的min_child_weight是什么意思?
xgboost中的min_child_weight是什么意思?
2023-03-28
收藏

在介绍XGBoost中的min_child_weight之前，先简要介绍一下XGBoost。

XGBoost是一种广泛使用的机器学习算法，被用于各种数据科学任务，例如分类、回归等。它是“Extreme Gradient Boosting”的缩写，是一种决策树集成算法，通过结合多个弱学习器来构建一个强大的模型。XGBoost的速度快、可扩展性好、准确率高，因此被广泛应用于工业界和学术界。

XGBoost有很多参数，其中包括min_child_weight。

min_child_weight指定了子节点上最小样本数（观测值数量）。如果一个叶子节点的样本数小于min_child_weight，则该分支不会再被分裂，从而防止过度拟合。

举个例子，假设我们有一个二叉决策树，每个节点都有两个子节点。现在我们要将一个节点分裂成两个子节点，我们需要计算分裂后的两个子节点的样本数是否都大于min_child_weight。如果任何一个子节点的样本数小于min_child_weight，则停止分裂。

这个参数的默认值为1，通常情况下，我们不需要改变它。但是，在某些情况下，降低min_child_weight可能会提高模型的性能，特别是当训练集样本非常小的时候（比如少于10000个样本）。

然而，过低的min_child_weight可能导致过度拟合，因此我们应该谨慎地选择它的值。通常，我们可以基于交叉验证来确定最好的min_child_weight。

总之，min_child_weight是XGBoost中一个重要的参数，它控制着决策树的复杂度和模型的性能。调整min_child_weight需要权衡模型的准确性和泛化能力，通常需要进行交叉验证来确定最佳值。

若想进一步探索机器学习的前沿知识，强烈推荐机器学习之半监督学习课程。

学习入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3826?targetId=6730&preview=0
涵盖核心算法，结合多领域实战案例，还会持续更新，无论是新手入门还是高手进阶都很合适。赶紧点击链接开启学习吧！


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

XGBoost 决策树 机器学习 交叉验证 半监督 泛化能力 Boosting 半监督学习

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇LSTM模型后增加Dense（全连接）层的目的是什么？
下一篇深度学习与神经网络有什么区别？
数据分析师考试动态
CDA报考指南
数据分析学习
数据分析师资讯
更多

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询
客服在线
立即咨询