《表4 贝叶斯方法对XGBoost算法进行调参》

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《基于XGBoost算法的铁路旅客退票率预测研究》

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贝叶斯调参时需要设定目标函数，本文中，目标函数入参为分类算法XGBoost的所有参数，输出为模型交叉验证5次的AUC均值。依据上文目标离散化中用到的某线列车2017年客票数据，将该数据80%部分进行训练，20%部分进行测试，采用贝叶斯方法对XGBoost算法进行参数最优化，结果见表4，其中迭代8次的参数达到最优。