xgboost調參

瞭解偏差-方差權衡(Bias-Variance Tradeoff) 在機器學習df或統計課程中，偏差方差權衡可能是最重要的概念之一。當我們允許模型變得更加複雜（例如，更大的深度）時，模型具有更好的適應訓練數據的能力，從而使模型偏差較小。然而，這種複雜的模型需要更多的數據來做訓練。 xgboost中的大多數參數是關於偏差方差權衡的。最好的模型應該在模型的複雜性及模型的預測能力上做細緻的權衡(注：模型

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