xgboost:在线性助推器中使用了哪些参数？

xgboost是一种基于梯度提升树（Gradient Boosting Tree）算法的机器学习模型，它在线性助推器中使用了以下参数：

1. booster（助推器）：指定使用的助推器类型，可以是gbtree（基于树的助推器）或gblinear（基于线性的助推器）。
2. eta（学习率）：控制每个树的权重缩减，取值范围为[0,1]。较小的学习率可以使模型更加稳定，但需要更多的树来拟合数据。
3. gamma（最小损失减少）：指定在树的分裂过程中，损失函数减少的最小值。较大的gamma值可以防止过拟合。
4. max_depth（最大深度）：限制每个树的最大深度，用于控制模型的复杂度。较小的max_depth可以防止过拟合。
5. subsample（子样本比例）：指定用于训练每个树的样本比例。较小的subsample值可以防止过拟合。
6. colsample_bytree（列采样比例）：指定用于训练每个树的特征列的比例。较小的colsample_bytree值可以防止过拟合。
7. lambda（L2正则化权重）：控制模型的L2正则化项，用于防止过拟合。
8. alpha（L1正则化权重）：控制模型的L1正则化项，用于特征选择和稀疏性。
9. scale_pos_weight（正负样本权重平衡）：用于处理类别不平衡问题，可以调整正负样本的权重。
10. objective（目标函数）：指定模型的目标函数，例如回归、分类、排序等。
11. eval_metric（评估指标）：用于评估模型性能的指标，例如均方误差（RMSE）、准确率（accuracy）等。

以上是xgboost在线性助推器中常用的参数，通过调整这些参数可以优化模型的性能。腾讯云提供了XGBoost的云服务，您可以参考腾讯云XGBoost产品的介绍页面（https://cloud.tencent.com/product/xgboost）了解更多相关信息。