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24年五一杯数学建模竞赛特等奖附录

附录1模型参数信息解读及数据可视化处理

介绍1:集成机器学习模型的参数估计

XGBoost梯度提升树(GBDT)RUSBoost

参数名参数值参数名参数值参数名参数值

数据切分0.7数据切分0.7数据切分0.7

数据洗牌是数据洗牌是数据洗牌是

交叉验证10交叉验证10交叉验证10

划分时考虑的最大特征

基学习器gbtree损失函数devianceNone

比例

内部节点分裂的最小样

基学习器数量100节点分裂评价准则friedman_mse2

本数

学习率0.1基学习器数量100叶子节点的最小样本数1

叶子节点中样本的最小

L1正则项0学习率0.10

权重

L2正则项1无放回采样比例1树的最大深度10

内部节点分裂的最小样

样本征采样率12叶子节点的最大数量50

本数

树特征采样率1叶子节点的最小样本数1叶子节点的最大数量50

节点特征采样

1树的最大深度10节点划分不纯度的阀值0

树的最大深度10叶子节点的最大数量50

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