XGBOOST回归

参数名称

参数说明

标签字段

用于训练的标签字段，数值类型，单选。

特征字段

用于预测的特征字段，数值类型，多选。注意：正常情况下请检查，在特征字段中不要勾选标签字段。

输入特征为KV格式

目前DataTrust支持KV格式的特征输入（即LIBSVM格式）。使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：

参数名称

参数英文名称

参数说明

树的棵树

tree_num

迭代次数，即决策树或线性模型的数量。

树的最大深度

max_depth

决策树的最大深度。

学习率

learning_rate

学习率，控制每轮迭代权重的缩小程度，适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型过拟合。

最小叶子节点样本权重和

min_child_weight

用于控制决策树分裂过程中每个叶子节点的最小样本权重和。当一个叶子节点的样本权重和小于min_child_weight时，停止拆分该节点，防止过拟合。min_child_weight的默认值是1，通常可以通过交叉验证等方法调整该参数的值。如果样本量较小，可以适当降低min_child_weight的值以避免欠拟合；如果样本量较大，可以适当增加min_child_weight的值以避免过拟合。

最小损失衰减

min_split_loss

(gamma)

控制树的叶子节点分裂的最小损失减少量，取值过大会导致欠拟合。

训练的子样本占整个样本集合的比例

subsample

降采样，控制训练数据采样的比例，通常取值在0.5-1之间，可以避免过拟合。

在建立树时对特征采样的比例

colsample_bytree

控制每棵树随机采样的列数的比例，通常取值在0.5-1之间。

权重的L1正则化项

reg_alpha

(alpha)

L1正则化项的系数，用于控制树的复杂度。

权重的L2正则化项

reg_lambda

(lambda)

L2正则化项的系数，用于控制树的复杂度。

模型的训练进程数

nthread

控制模型训练的进程数，默认20，取决于本地计算环境的CPU资源。

正负权重平衡

scale_pos_weight

正负样本的权重比例，用于解决类别不平衡的问题。

隐私开销

epsilon

联邦学习中，差分隐私的隐私开销，数值越大，添加的噪声越小，隐私保护越弱，则越精确，训练效果越好；数值越小，隐私保护强度越强，则单样本噪音值越大，获取统计特征越困难。默认epsilon=3.0。