参数

描述

iterations = 600

最大决策树数目。

learning_rate = 0.02

影响训练的总时长，值越小，训练所需的迭代次数就越高。

depth = 6

树的深度，推荐1~10

random_seed = 2019

训练时的随机种子数。

loss_function = ‘Logloss’

二分类问题使用Logloss或CrossEntropy，多分类使用MultiClass。

subsample = 0.7

训练样板所占比例。

eval_metric = accuracy

预防过拟合的参数。