Können Sie mir den Parameter Gamma im XGBoost-Algorithmus erklären? Was ist der Einfluss auf die Perfomanz des Modells?
Gamma ist ein Hyperparameter in XGBoost, der die Komplexität des Modells steuert und die Überrüstung verhindert. Es ist ein nicht negativer Wert, der bei Baumschnitten 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 Ästen kann zu Überrüstungen 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 weniger als Gamma ist, wird der Split nicht gemacht, der Baum wird gekürzt. Pseudocode: `` Für jeden Knoten im Baum: Gain = Fehlerreduzierung aus Splitting Knoten Wenn (Gain > Gamma): Split Node Else: Nicht geteilter Knoten (prune) `` Ein höheres Gamma führt zu einem einfacheren Modell mit weniger Splits, während ein niedrigerer Gamma-Steuerung mehr Splits und ein komplexeres Modell ermöglicht.