关于sklearn决策树，sklearn决策树回归这个很多人还不知道，今天小深来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！

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1、不同的机器学习算法，对数据有不同的要求，所以要针对不同的算法，对原始数据进行不同的转换。

2、XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）译注：文内提供的代码和运行结果有一定异，可以从这里完整代码对照参考。

3、另外，我自己跟着教程做的时候，发现我的库无法解析字符串类型的特征，所以只用其中一部分特征做的，具体数值跟文章中不一样，反而可以帮助理解文章。

4、所以大家其实也可以小小修改一下代码，不一定要完全跟着教程做~ ^0^构造一个使用XGBoost的模型十分简单。

5、但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。

6、这个算法使用了好几个参数。

7、所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。

8、在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？这篇文章适合刚刚接触XGBoost的人阅读。

9、在这篇文章中，我们会学到参数调优的技巧，以及XGboost相关的一些有用的知识。

10、以及，我们会用Python在一个数据集上实践一下这个算法。

11、你需要知道的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是Gradient Boosting算法的一个优化的版本。

12、特别鸣谢：我个人十分感谢Mr Su Rajkumar (aka SRK)大神的支持，目前他在AV Rank中位列第二。

13、如果没有他的帮助，就没有这篇文章。

14、在他的帮助下，我们才能给无数的数据科学家指点迷津。

15、给他一个大大的赞！内容列表1、XGBoost的优势2、理解XGBoost的参数1、通用参数：宏观函数控制。

16、2、Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。

17、3、学习目标参数：控制训练目标的表现。

18、在这里我会类比GBM来讲解，所以作为一种基础知识。

19、通用参数这些参数用来控制XGBoost的宏观功能。

20、1、booster[默认gbtree]选择每次迭代的模型，有两种选择：gbtree：基于树的模型gbliner：线性模型2、silent[默认0]当这个参数值为1时，静默模式开启，不会输出任何信息。

21、 一般这个参数就保持默认的0，因为这样能帮我们更好地理解模型。

22、3、nthread[默认值为可能的线程数]这个参数用来进行多线程控制，应当输入系统的核数。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。