1.boosting_type=‘gbdt’# 提升树的类型 gbdt,dart,goss,rf 2.num_leavel=32#树的最大叶子数，对比xgboost一般为2^(max_depth) 3.max_depth=-1#最大树的深度 4.learning_rate#学习率 5.n_estimators=10: 拟合的树的棵树，相当于训练轮数 6.subsample=1.0: 训练样本采样率 行 7.colsample_bytree=1.0: 训练特征采样率 列 8.subsample_freq=1: 子样本频率 9.reg_alpha=0.0: L1正则化系数 10.reg_lambda=0.0: L2正则化系数 11.random_state=None: 随机种子数 12.n_jobs=-1: 并行运行多线程核心数 13.silent=True: 训练过程是否打印日志信息 14.min_split_gain=0.0: 最小分割增益 15.min_child_weight=0.001: 分支结点的最小权重

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