xgb_n_clf= xgbXGBClassifier max_depth=12 learning_rate=01 reg_lambda=1 n_estimators=150 subsample = 09 colsample_bytree = 09 random_state=0 eval_metric=logloss解释每一行代码的意
- xgb_n_clf= xgb.XGBClassifier(): 创建一个XGBoost分类器对象，命名为xgb_n_clf。
- max_depth=12: 设置树的最大深度为12。
- learning_rate=0.1: 设置学习率为0.1，控制每次迭代的步长大小，避免过拟合。
- reg_lambda=1: 设置L2正则化项的权重为1，用于控制模型的复杂度，避免过拟合。
- n_estimators=150: 设置树的个数为150，即模型的迭代次数。
- subsample = 0.9: 设置每棵树随机采样的比例为0.9，用于降低模型方差。
- colsample_bytree = 0.9: 设置每棵树在进行分裂时随机选择的特征比例为0.9，用于降低模型方差。
- random_state=0: 设置随机种子为0，保证每次运行结果一致。
- eval_metric='logloss': 设置模型评估指标为对数损失函数，用于衡量模型的性能。
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