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  3. XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング
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colsample_bytree のチューニング

それでは、"colsample_bytree" をチューニングしていきます。これは、scikit-learn の RandomForestClassifier や RandomForestRegressor を使ったことがあれば、max_features として見たことがあるはずです。xgboost と sklearn のどちらでも、このパラメータ（名称は異なりますが）は、各決定木の分岐ごとに候補とする特徴量の割合を指定します。xgboost では、colsample_bytree は 0 以上 1 以下の浮動小数で指定します。

Instrucţiuni

100 XP
  • 0.1、0.5、0.8、1 を格納するリスト colsample_bytree_vals を作成します。
  • 以前に max_depth と eta で行ったのと全く同じ要領で、"colsample_bytree" を系統的に変化させてクロスバリデーションを実行します。