XGBoost (1) 썸네일형 리스트형 XGBoost 파라미터 정리 XGboost 파라미터 정리 objective(default는 reg:linear) reg:linear: 시계열데이터 binary:logistic: 이진 분류 데이터 multi:softmax: Multi-class Classfication에 유리(e.g Iris) multi:softprob: softmax와 같지만 각 클래스에 대한 예상 확률을 반환 num_roud: 트레이닝 루프 early_stopping_rounds=10(오버피팅 발생 시 참고) Stopping. Best iteration: [36] validation_0-logloss:0.363641 validation_1-logloss:0.485134 High Bias의 경우 언더피팅 발생 High Variance의 경우 오버피팅 발생 이전 1 다음
