高n_estimators好吗？

Question

我用CatBoostRegressor创建了一个模型。我的数据集是74274行×24列.我正在使用编码和最小最大标度.

模型中的n_estimators值越高，模型的得分就越好。这到底是怎么回事？我该怎么决定停在哪里？那样的话，我想它就会永远持续下去。兴奋是好还是坏？停车点应该在哪里？

model = CatBoostRegressor(n_estimators=3000，verbose=False)

model = CatBoostRegressor(n_estimators=10000，verbose=False)

model = CatBoostRegressor(n_estimators=20000，verbose=False)

。

。

。

Answer 1

你在哪一套上检查分数？

如果这是一组火车，分数很可能会因为过度适应而持续增加。

对于验证集，一旦模型复杂度的顺序与样本大小相比较，分数就应该停止在某个点上增加。

Sklearn/skopt交叉验证例程(如GridSearchCV() )应该有助于您自动化最佳超参数的选择。