<prompt> Unaweza kunielezea gamma ya paramu katika algorithm ya XGBoost? Ni nini athari yake kwa utendaji wa mtindo?  <response>: Gamma ni hyperparameta katika XGBoost ambayo inadhibiti ugumu wa muundo na husaidia kuzuia kutosheleza kupita kiasi. Ni thamani isiyo ya hasi inayotumiwa wakati wa kupogoa miti.Wakati wa kujenga miti ya maamuzi katika XGBoost, matawi huongezwa ili kugawanya data na kuboresha utabiri. Kila mgawanyiko hupunguza makosa, lakini kuongeza matawi mengi kunaweza kusababisha kupindukia.Gamma huadhibu idadi ya mipasuko kwenye mti. Wakati wa kuamua kama kuongeza tawi jipya, XGBoost inazingatia uboreshaji wa upunguzaji wa makosa faida na thamani ya gamma. Ikiwa faida ni chini ya gamma, mgawanyiko haufanyiki, kupogoa mti.Msimbo wa uwongo:Kwa kila nodi kwenye mti: Pata kupunguzwa kwa makosa kutoka kwa nodi ya kugawanyika Ikiwa Faida gamma: Gawanya nodi Nyingine: Usigawanye nodi pogoaGamma ya juu inaongoza kwa mfano rahisi na mgawanyiko mdogo, wakati gamma ya chini inaruhusu mgawanyiko zaidi na mfano ngumu zaidi. Uchaguzi wa gamma ni muhimu, kwani thamani ya juu sana inaweza kusababisha kutofaa na thamani ya chini sana inaweza kusababisha kuzidisha. Uthibitishaji wa msalaba unapaswa kutumiwa kuamua gamma mojawapo.Kwa kifupi, gamma hudhibiti ubadilishanaji kati ya upunguzaji wa makosa na utata wa modeli katika mchakato wa kupogoa mti wa XGBoost. Kurekebisha gamma ipasavyo ni ufunguo wa kufikia muundo bora zaidi.Kijisehemu cha msimbo katika Python: chatu xgb_reg XGBRegressorgamma0.1, n_estimators100 xgb_reg.fitX_treni, y_treniHii itatoshea mfano wa XGBoost na gamma ya miti ya maamuzi 0.1 na 100. Maagizo: Inaonekana kusaidia. 