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参数调优是机器学习中的一门黑艺术，一个模型的最优参数可能取决于许多情境。因此，要为此提供全面的指南是不可能的。

了解偏差-方差权衡Bias-Variance Tradeoff

当能允许模型变得更加复杂（例如更深），模型具有更好的拟合训练数据的能力，从而产生一个偏差较小的模型。然而，这样复杂的模型需要更多的数据来进行拟合。

XGBoost 中的大多数参数都涉及到偏差方差的权衡。最佳模型应该仔细权衡模型复杂性与其预测能力。参数文档告诉了每个参数是否会使模型更保守。这可以帮助我们在复杂模型和简单模型之间找到平衡点。

控制过拟合Overfitting

当观察到高的训练准确性但低的测试准确性时，很可能遇到了过拟合问题。

通常有两种方式可以控制 XGBoost 中的过拟合：

• 第一种方式是直接控制模型的复杂性

  • 包括 max_depth、min_child_weight 和 gamma

• 第二种方式是增加随机性以使训练对噪声更加稳健。

  • 包括 subsample 和 colsample_bytree

  • 可以减小步长 eta，这样做时增加 num_round

处理不平衡数据

对于一些常见情况，比如广告点击日志，数据集可能极度不平衡。这可能会影响 XGBoost 模型的训练，有两种方式可以改善它。

• 如果只关心预测的整体性能指标（AUC）

  • 通过 scale_pos_weight 平衡正负权重

  • 使用 AUC 进行评估

• 如果关心准确预测概率

  • 在这种情况下，不能重新平衡数据集

  • 设置参数 max_delta_step 为一个有限的数（比如1）以帮助收敛

减少内存使用

如果正在使用像 sklearn.model_selection.GridSearchCV 这样的 HPO（超参数优化）库，请控制可以使用的线程数。最好让 XGBoost 并行运行，而不是要求 GridSearchCV 同时运行多个实验。例如，为交叉验证创建数据折叠可能会消耗大量内存：

# 这将创建数据集的副本。X 和 X_train 同时存在于内存中。如果使用 `n_jobs` 大于 1 运行 `GridSearchCV`，则每个线程都会同时执行此操作
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)df = pd.DataFrame()
# 即使指定 inplace 参数，这也会创建数据框的新副本
new_df = df.drop(...)array = np.array(...)
# 这可能会根据数据类型而决定是否复制数据
array.astype(np.float32)# np 默认使用双精度, 真的需要吗?
array = np.array(...)

可以在文档中找到更多分散的降低内存使用的实践，比如：Dask 中的分布式 XGBoost，以及 XGBoost 的 GPU 支持。然而，在深入了解这些之前，有意识地减少数据副本是一个很好的起点。通常情况下，它所消耗的内存比人们预期的要多得多。

参考

• https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/param_tuning.html