xgboost为啥也会出现过拟合 quote from A

quote from Andrew Ng “machine learning advice”除了你说的调整正则系数，可以加更多的训练样本，减少特征数（特征选择）。另外我自己经验，可以分析下特征设计和样本的采样选择设计
■网友
正则不能完全避免过拟合，样本里噪音的特征比如果比较强，正则并不能去除噪音。（或者连真实的分布特征也会被去除）
【xgboost为啥也会出现过拟合】 针对xgboost，减少过拟合可以通过增大gamma，降低tree depth，减少树的数量。还有subcolumn subsample这两个参数也可以一定程度减少过拟合。
另外一切都通过crossvalidation来检验。

■网友
过拟合是必然的客观存在只能尽量避免，没有不过拟合的时候 never
■网友
可以看看SofaSofa上的讨论
xgboost有正则项为什么还会过拟合呢？-SofaSofa

xgboost为啥也会出现过拟合

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