本文为kaggle上一位选手分享的xgboost调参经验的翻译。方便对xgboost模型参数的快速调试。
数据的划分：一般从训练集里划分20%作为验证集，简易的调参不做交叉验证，因为交叉验证实在是耗费时间。
模型参数的初始化：
- 模型类型：根据问题（二分类，多分类，回归等）选择合适的模型类型
- 初始参数：eta= 0.1, depth= 10, subsample=1.0, min_child_weight = 5, col_sample_bytree = 0.2(depends on feature size)
- nround：xgboost的轮数，直接设置为10000，若error开始不断变高（或auc不断变低），直接中断程序运行即可
调参
1)先调整depth，一般depth与其他参数关联性不大，故第一个调整。首先将其初始化为10，训练模型观察最优结果。再将其调整为8，若效果变差则调整为12。用这种方法逐步接近最好的参数。
2）然后调整subsample，初始化为1，观察结果。调整为0.8，若变好则继续下调一点看看，否则则改回0.9。若0.9的效果还不好则改回1
3）用与depth相同的方法调整min_child_weight
4）然后调整col_sample_bytree
5）最后将eta设置为0.05（或者更低一点），训练模型并观察，记录最优的训练轮数（num_round）——即错误率开始从不断下降转为不断上升的时候
通过这几个步骤可以粗略的确定一个比较好的参数组合（不一定是最好的参数组合），这个方法实际上算是一种贪心的策略吧
