《表3 XGBoost模型参数》

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《融合协同过滤的XGBoost推荐算法》

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XGBoost模型的构造十分简单，但若提高模型的效果，则需要进行参数的调整。XGBoost模型为用户提供了多类参数，并且提供了便捷的CV函数供用户进行调参。在模型训练过程中，将用户的历史交互数据进行分割，80%作为训练集，20%作为测试集。然后使用CV函数得到最优参数。参数如表3所示。