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- package request
- type DelConfigReq struct {
- AiPredictModelIndexConfigId int `description:"配置id"`
- }
- // TrainReq
- // @Description: 训练模型请求参数
- type TrainReq struct {
- IndexId int `description:"模型id"`
- AiPredictModelIndexConfigId int `description:"配置id"`
- Params ConfigParams `description:"训练参数"`
- }
- // ConfigParams
- // @Description: 训练参数
- type ConfigParams struct {
- Seed int `json:"seed" description:"随机种子，如：42"`
- Objective string `json:"objective" description:"目标（回归任务），枚举值，squarederror、multi、sofamax；默认值：squarederror" `
- EvalMetric string `json:"eval_metric" description:"评估指标，枚举值，rmse、auc logloss、merror；默认值：rmse"`
- MaxDeltaStep int `json:"max_delta_step" description:"最大步长，如：5；正整数，必须大于0"`
- TreeMethod string `json:"tree_method" description:"树构建方法，枚举值：auto、exact、approx、hist；默认值：auto"`
- NumBoostRound int `json:"num_boost_round" description:"迭代次数；正整数，必须大于0"`
- LearningRate float64 `json:"learning_rate" description:"学习率，如：0.0881"`
- MaxDepth int `json:"max_depth" description:"最大深度（控制树的深度，防止过拟合），如：4；正整数，必须大于0"`
- MinChildWeight int `json:"min_child_weight" description:"最小子节点权重（防止过拟合），如：6.0601"`
- Subsample float64 `json:"subsample" description:"随机采样（防止过拟合），如：0.9627"`
- ColsampleBytree float64 `json:"colsample_bytree" description:"特征随机采样（防止过拟合），如：0.7046"`
- Gamma float64 `json:"gamma" description:"控制分裂，如：0.4100"`
- RegAlpha float64 `json:"reg_alpha" description:"L1正则化系数，如：0.3738"`
- ReqLambda float64 `json:"reg_lambda" description:"L2正则化系数，如：1.4775"`
- Booster string `json:"booster" description:"使用哪种补充包。可以是，或;使用基于树的模型，同时使用线性函数。枚举值：gbtree、gblinear、dart、gbtree、dart、gblinear"`
- }
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