首先xgboost有两种接口，xgboost自带API和Scikit-Learn的API，具体用法有细微的差别但不大。

在运行 XGBoost 之前, 我们必须设置三种类型的参数: （常规参数）general parameters，（提升器参数）booster parameters和（任务参数）task parameters。

• 常规参数与我们用于提升的提升器有关，通常是树模型或线性模型
• 提升器参数取决于你所选择的提升器
• 学习任务的参数决定了学习场景, 例如回归任务可以使用不同的参数进行排序相关的任务
• 命令行参数的行为与 xgboost 的 CLI 版本相关

本文只介绍xgboost自带的API，Scikit-Learn的API可以对照参考。

xgboost.train(params, dtrain, num_boost_round=10, evals=(), \
obj=None, feval=None, maximize=False, early_stopping_rounds=None, \
evals_result=None, verbose_eval=True, learning_rates=None, \
xgb_model=None, callbacks=None)

params：这是一个字典，里面包含着训练中的参数关键字和对应的值，形式如下：

params = {
    'booster':'gbtree',
    'min_child_weight': 100,
    'eta': 0.02,
    'colsample_bytree': 0.7,
    'max_depth': 12,
    'subsample': 0.7,
    'alpha': 1,
    'gamma': 1,
    'silent': 1,
    'objective': 'reg:linear',
    'verbose_eval': True,
    'seed': 12
}

其中具体的参数以下会介绍。

General Parameters

• booster [default=gbtree]

  • 有两中模型可以选择gbtree和gblinear。gbtree使用基于树的模型进行提升计算，gblinear使用线性模型进行提升计算。缺省值为gbtree。

• silent [default=0]

  • 取0时表示打印出运行时信息，取1时表示以缄默方式运行，不打印运行时信息。缺省值为0。

• nthread [default to maximum number of threads available if not set]

  • XGBoost运行时的线程数。缺省值是当前系统可以获得的最大线程数

• num_pbuffer [set automatically by xgboost, no need to be set by user]

  • size of prediction buffer, normally set to number of training instances. The buffers are used to save the prediction results of last boosting step.

• num_feature [set automatically by xgboost, no need to be set by user]

  • boosting过程中用到的特征维数，设置为特征个数。XGBoost会自动设置，不需要手工设置。

Booster Parameters

• eta [default=0.3]

  • 为了防止过拟合，更新过程中用到的收缩步长。在每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重。 eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。缺省值为0.3
  • 取值范围为：[0,1]

• gamma [default=0]

  • minimum loss reduction required to make a further partition on a leaf node of the tree. the larger, the more conservative the algorithm will be.
  • range: [0,∞]

• max_depth [default=6]

  • 数的最大深度。缺省值为6
  • 取值范围为：[1,∞]

• min_child_weight [default=1]

  • 孩子节点中最小的样本权重和。如果一个叶子节点的样本权重和小于min_child_weight则拆分过程结束。在现行回归模型中，这个参数是指建立每个模型所需要的最小样本数。该成熟越大算法越conservative
  • 取值范围为: [0,∞]

• max_delta_step [default=0]

  • Maximum delta step we allow each tree’s weight estimation to be. If the value is set to 0, it means there is no constraint. If it is set to a positive value, it can help making the update step more conservative. Usually this parameter is not needed, but it might help in logistic regression when class is extremely imbalanced. Set it to value of 1-10 might help control the update
  • 取值范围为：[0,∞]

• subsample [default=1]

  • 用于训练模型的子样本占整个样本集合的比例。如果设置为0.5则意味着XGBoost将随机的冲整个样本集合中随机的抽取出50%的子样本建立树模型，这能够防止过拟合。
  • 取值范围为：(0,1]
• colsample_bytree [default=1]
  
  • 在建立树时对特征采样的比例。缺省值为1
  • 取值范围：(0,1]

Task Parameters

• objective [ default=reg:linear ]
  定义学习任务及相应的学习目标，可选的目标函数如下：

  • “reg:linear” –线性回归。
  • “reg:logistic” –逻辑回归。
  • “binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题，输出为概率。
  • “binary:logitraw”–二分类的逻辑回归问题，输出的结果为wTx。
  • “count:poisson”–计数问题的poisson回归，输出结果为poisson分布。在poisson回归中，max_delta_step的缺省值为0.7。(used to safeguard optimization)
  • “multi:softmax” –让XGBoost采用softmax目标函数处理多分类问题，同时需要设置参数num_class（类别个数）
  • “multi:softprob” –和softmax一样，但是输出的是ndata * nclass的向量，可以将该向量reshape成ndata行nclass列的矩阵。没行数据表示样本所属于每个类别的概率。
  • “rank:pairwise”–set XGBoost to do ranking task by minimizing the pairwise loss

• base_score [ default=0.5 ]

  • the initial prediction score of all instances, global bias
• eval_metric [ default according to objective ]
  
  • 校验数据所需要的评价指标，不同的目标函数将会有缺省的评价指标（rmse for regression, and error for classification, mean average precision for ranking）
  • 用户可以添加多种评价指标，对于Python用户要以list传递参数对给程序，而不是map参数list参数不会覆盖’eval_metric’
  • The choices are listed below:
  • “rmse”: root mean square error
  • “logloss”: negative log-likelihood
  • “error”: Binary classification error rate. It is calculated as #(wrong cases)/#(all cases). For the predictions, the evaluation will regard the instances with prediction value larger than 0.5 as positive instances, and the others as negative instances.
  • “merror”: Multiclass classification error rate. It is calculated as #(wrong cases)/#(all cases).
  • “mlogloss”: Multiclass logloss
  • “auc”: Area under the curve for ranking evaluation.
  • “ndcg”:Normalized Discounted Cumulative Gain
  • “map”:Mean average precision
  • “ndcg@n”,”map@n”: n can be assigned as an integer to cut off the top positions in the lists for evaluation.
  • “ndcg-”,”map-”,”ndcg@n-”,”map@n-”: In XGBoost, NDCG and MAP will evaluate the score of a list without any positive samples as 1. By adding “-” in the evaluation metric XGBoost will evaluate these score as 0 to be consistent under some conditions. training repeatively
  • “gamma-deviance”: [residual deviance for gamma regression]

• seed[ default=0 ]

  • random number seed.

  • 随机数的种子。缺省值为0

• dtrain：训练的数据

• num_boost_round：这是指提升迭代的次数，也就是生成多少基模型

• evals：这是一个列表，用于对训练过程中进行评估列表中的元素。形式是evals = [(dtrain,'train'),(dval,'val')]或者是evals = [(dtrain,'train')]，对于第一种情况，它使得我们可以在训练过程中观察验证集的效果

• obj：自定义目的函数

• feval：自定义评估函数

• maximize：是否对评估函数进行最大化

• early_stopping_rounds：早期停止次数 ，假设为100，验证集的误差迭代到一定程度在100次内不能再继续降低，就停止迭代。这要求evals 里至少有 一个元素，如果有多个，按最后一个去执行。返回的是最后的迭代次数（不是最好的）。如果early_stopping_rounds存在，则模型会生成三个属性，bst.best_score，bst.best_iteration和bst.best_ntree_limit

• evals_result：字典，存储在watchlist中的元素的评估结果。

• verbose_eval ：(可以输入布尔型或数值型)，也要求evals里至少有 一个元素。如果为True,则对evals中元素的评估结果会输出在结果中；如果输入数字，假设为5，则每隔5个迭代输出一次。

• learning_rates：每一次提升的学习率的列表，

• xgb_model：在训练之前用于加载的xgb model。