重要参数解读
下面列出的是模型中一些重要的参数，一决高低游戏，一决高低造句，以帮助大家更好学习与使用字这些算法！
Catboostn_estimators：表示用于创建树的最大数量；learning_rate：表示学习率，用于减少梯度的级别；eval_metric：表示用于过度拟合检测和最佳模型选择的度量标准；depth：表示树的深度；subsample：表示数据行的采样率，不能在贝叶斯增强类型设置中使用；l2_leaf_reg：表示成本函数的L2规则化项的系数；random_strength：表示在选择树结构时用于对拆分评分的随机量，使用此参数可以避免模型过度拟合；min_data_in_leaf：表示在一个叶子中训练样本的最小数量 。CatBoost不会在样本总数小于指定值的叶子中搜索新的拆分；colsample_bylevel，colsample_bytree，colsample_bynode — 分别表示各个层、各棵树、各个节点的列采样率；task_type：表示选择“GPU”或“CPU” 。如果数据集足够大（从数万个对象开始），那么在GPU上的训练与在CPU上的训练相比速度会有显著的提升，数据集越大，加速就越明显；boosting_type：表示在默认情况下，小数据集的增强类型值设置为“Ordered” 。这可以防止过度拟合，但在计算方面的成本会很高 。可以尝试将此参数的值设置为“Plain”，来提高训练速度；rsm：对于那些具有几百个特性的数据集，rsm参数加快了训练的速度，通常对训练的质量不会有影响 。另外，不建议为只有少量（10-20）特征的数据集更改rsm参数的默认值；border_count：此参数定义了每个特征的分割数 。默认情况下，如果在CPU上执行训练，它的值设置为254，如果在GPU上执行训练，则设置为128；
LightGBMnum_leaves：表示一棵树中最游戏大的叶子数量 。在LightGBM中，必须将低下num_leaves的值设置为小于2^（max_depth），以防止过度拟合 。而更高的值会得到更高的准确度，但这也可能会造成过度拟合；max_depth：表示树的最大深度，这个参数有助于防止过度拟合；min_data_in_leaf：表示每个叶子中的最小数据量 。设置一个过小的值可能会导致过度拟合；eval_metric：表示用于过度拟合检测和词语最佳模型选择的度量标准；learning_rate：表示学习率，用于降低梯度的级别；n_estimators：表示可以创建树的最大数量；colsample_bylevel，colsample_bytree，colsample_bynode — 分别表示各个层、各棵树、各个节点的列采样率；boosting_type?— 该参数可选择以下的值:‘gbdt’，表示传统的梯度增强决策树；‘dart’，缺失则符合多重累计回归树（Multiple Additive Regression Trees）；‘goss’，表示基于梯度的单侧抽样反义词（Gradient-based One-Side Sampling）；‘rf’，表示随机森林（Random Forest）；
feature_fraction：表示每次迭代所使用的特征分数（即所占百分比，用小数表示），一决高低是什么意思 。将此值设置得较低，来提高训练速度；min_split_again：表示当在树的叶节点上进行进一步的分区时，所需最小损失值的减少量；n_jobs：表示并行的线程数量，如果设为-1则可以使用所有的可用线程；
bagging_fraction：表示每次迭代所使用的数据分数（即所占百分比，用小数表示） 。将此值设置得较低，以提高训练速度；application?：default（默认值）=regression，type（类型是一值）=enum，options（可选值）=regression : 表示执行回归任务；binary : 表示二进制分类；multiclass:表示多个类的类别；lambdarank : 表示lambdarank 应用；
max_bin：表示用于词语存放特征值的最大容器（bin）数 。有助于防止过度拟合； num_iterations：表示增强要执行的迭代的迭代；
XGBoost 参数 https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html LightGBM 参数 https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Python-API.htmlCatBoost 参数 https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_parameters-list.html#python-reference_parameters-list相关经验推荐
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