| parameters | 含义 | 用法 |
|---|---|---|
| max_depth | 树的最大深度 | 当模型过拟合时，可以考虑降低 |
| min_data_in_leaf | 叶子可能具有的最小记录树 | 默认20，过拟合时用 |
| feature_fraction | 例如为0.8时，表示每次迭代中随机选择80%的参数来建树 | boosting为random forest时使用 |
| bagging_fraction | 每次迭代时用的数据比例 | 用于加快训练速度和减小过拟合 |
| early_stopping_round | early_stopping_round回后为改善停止迭代 | 减少迭代次数 |
| lambda | 正则化系数 | 0~1 |
| min_gain_to_split | 描述分裂的最小gain |