Können Sie mir den Parameter Gamma im XGBoost-Algorithmus erklären? Was ist der Einfluss auf die Perfomanz des Modells?
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Gamma ist ein Hyperparameter in XGBoost, der die Komplexität des Modells steuert und dazu beiträgt, eine Überrüstung zu verhindern. Es ist ein nicht negativer Wert, der während des Baumschnitts verwendet wird. Beim Bau von Entscheidungsbäumen in XGBoost werden Äste hinzugefügt, um die Daten zu teilen und Vorhersagen zu verbessern. Jeder Split reduziert Fehler, aber das Hinzufügen von zu vielen Zweigen kann zu einer Überrüstung führen. Gamma bestraft die Anzahl der Splits in einem Baum. Bei der Entscheidung, ob ein neuer Zweig hinzugefügt werden soll, berücksichtigt XGBoost sowohl die Verbesserung der Fehlerreduzierung (Gewinn) als auch den Gammawert. Wenn der Gewinn geringer ist als Gamma, wird der Split nicht gemacht, sondern der Baum. Pseudocode: `` Für jeden Knoten im Baum: Gain = Fehlerreduzierung aus Splitting Node Wenn (Gain > Gamma): Split Node Else: Nicht geteilter Knoten (prune) `` Ein höherer Gammawert führt zu einem einfacheren Modell mit weniger Splits, während ein niedrigerer Gammawert mehr Splits und ein komplexeres Modell erlaubt.
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