Xgboost防止过拟合的参数整理

eta

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learning_rate， 相当于学习率

gamma

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xgboost的优化式子里的gamma，起到预剪枝的作用。

max_depth

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树的深度，越深越容易过拟合

min_child_weight

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新分裂出来的一个叶子节点，只有当叶子节点上hession矩阵的和大于这个值时才会分裂，也起到了预剪枝的作用。

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按描述来看应该是图中的H之和，具体需要结合代码求证。

subsample

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训练时，对训练数据进行采样，来自随机森林的做法。

colsample_bytree, colsample_bylevel, colsample_bynode

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每颗树/每层/每个节点分裂时，是否对特征进行采样，同样来自随机森林的做法。

lambda

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L2正则

alpha

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L1正则

参考

https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html