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2025-08-05 01:43本頁面
【正文】 止訓(xùn)練。在實(shí)踐過程中，訓(xùn)練誤差往往是先降低后上升。還可能存在一種訓(xùn)練誤差不單調(diào)變化的情形，此時(shí)建議設(shè)置足夠大的誤差范圍，并使用evaluateEachIteration（每次迭代給出的誤差和損失）來檢查驗(yàn)證曲線以調(diào)整迭代次數(shù)。3. 示例 GBTs的分類 GBTs的回歸4. 參數(shù)設(shè)置①數(shù)據(jù)②將數(shù)據(jù)劃分：70%為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，30%為測試數(shù)據(jù)集③算法類型④迭代次數(shù)，每訓(xùn)練一次產(chǎn)生一棵樹（實(shí)際要使用更多的迭代次數(shù)）⑤分類的類別數(shù)⑥決策樹的最大深度①數(shù)據(jù)②將數(shù)據(jù)劃分：70%為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，30%為測試數(shù)據(jù)集③算法類型④迭代次數(shù)，每訓(xùn)練一次產(chǎn)生一棵樹（實(shí)際要使用更多的迭代次數(shù)）⑤決策樹的最大深度
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