整型,可选(缺省值为3).
就像随机森林,max_depth是集成方法中单个决策树的深度.就像第6章的简单例子,随机森林需要决策树达到一定深度才能产生高精确度的模型,然而梯度提升通过持续关注残差,使用深度为1的决策树(叫作树桩stumps)就可以获得高精确度.梯度提升法对决策树深度的需求是由属性之间相关程度决定的.如果属性之间相互独立,则深度为1的决策树可以获得与深度为2的决策树相同的性能.通常,可先将决策树的深度设为1,然后调整好其他参数.再将决策树的深度调整为2,看看是否会带来性能上的提升.笔者还从来没遇到过需要决策树深度为10的问题.
Max_features
整型,浮点型,字符串,或者None, 可选(缺省值