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参数名 参数值 参数值 参数值 参数值 参数名 参数值
训练用时 0.458s 0.457s 0.613s 0.456s 训练用时 0.742s
数据切分 0.7 0.7 0.7 0.7 数据切分 0.7
数据洗牌 是 是 是 是 数据洗牌 是
交叉验证 10 10 10 10 交叉验证 10
基学习器 gbtree gbtree gbtree gbtree 基分类器数量 100
基学习器数量 100 100 100 100 损失函数 linear
学习率 0.1 0.1 0.1 0.1 基分类器 决策树分类器
L1正则项 0 0 0 0 学习率 1
L2正则项 1 1 1 1
样本征采样率 1 1 1 1
树特征采样率 1 1 1 1
节点特征采样率 1 1 1 1
叶子节点中样本的最小权重 0 0 0 0
树的最大深度 10 10 10 10
MSE RMSE MAE MAPE R² MSE RMSE MAE MAPE R²
训练集 0 0 0 0.001 1 训练集 0 0.004 0.002 1.78 0.994
MSE RMSE MAE MAPE R² 交叉验证集 0.001 0.026 0.019 15.179 0.213 交叉验证集 0.002 0.032 0.019 12.417 -0.803
训练集 0 0.001 0 0.457 1 测试集 0.001 0.03 0.017 10.94 -0.791 测试集 0.001 0.028 0.02 17.299 0.689
交叉验证集 0 0.011 0.009 7.313 0.889
测试集 0 0.017 0.012 9.523 0.848
MSE RMSE MAE MAPE R²
训练集 0 0.001 0.001 0.084 1
交叉验证集 0.001 0.037 0.031 4.973 0.271
测试集 0.005 0.072 0.037 9.191 0.556
MSE RMSE MAE MAPE R²
训练集 0 0.001 0.001 0.7 1
交叉验证集 0.001 0.023 0.015 15.21 -1.458
测试集 0.035 0.188 0.063 55.439 -0.1
参数名 参数值 参数值 参数值 参数值
训练用时 0.205s 0.183s 0.19s 0.187s
数据切分 0.7 0.7 0.7 0.7
数据洗牌 是 是 是 是
交叉验证 10 10 10 10
损失函数 friedman_mse friedman_mse friedman_mse friedman_mse
节点分裂评价准则 friedman_mse friedman_mse friedman_mse friedman_mse
基学习器数量 100 100 100 100
学习率 0.1 0.1 0.1 0.1
无放回采样比例 1 1 1 1
划分时考虑的最大特征比例 None None None None
内部节点分裂的最小样本数 2 2 2 2
叶子节点的最小样本数 1 1 1 1
叶子节点中样本的最小权重 0 0 0 0
树的最大深度 10 10 10 10
叶子节点的最大数量 50 50 50 50
节点划分不纯度的阈值 0 0 0 0
MSE RMSE MAE MAPE R²
训练集 0 0 0 0.001 1
交叉验证集 0.001 0.026 0.019 15.179 0.213
测试集 0.001 0.03 0.017 10.94 -0.791
MSE RMSE MAE MAPE R²
训练集 0 0 0 0.001 1
交叉验证集 0 0.015 0.012 9.9 0.523
测试集 0 0.012 0.008 6.149 0.926
MSE RMSE MAE MAPE R²
训练集 0 0 0 0 1
交叉验证集 0.004 0.056 0.045 9.06 -2.475
测试集 0.001 0.035 0.03 4.719 0.663
MSE RMSE MAE MAPE R²
训练集 0 0 0 0 1
交叉验证集 0 0.012 0.011 12.822 -0.396
测试集 0.034 0.185 0.059 61.359 -0.023
参数名 参数值 参数值 参数值 参数值
训练用时 0.742s 0.772s 0.756s 0.725
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