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估计器RegressorChain(base_estimator=XGBRegressor )的参数learning_rate无效

估计器RegressorChain是一种回归模型，它是基于XGBRegressor模型构建的。在这个模型中，learning_rate参数是无效的。

learning_rate是XGBoost模型中的一个重要参数，它控制每个弱学习器（即决策树）的权重缩减程度。较小的learning_rate可以使模型更加稳定，但可能需要更多的弱学习器来达到较好的性能。然而，在RegressorChain中，learning_rate参数不会对模型的训练和预测产生影响。

RegressorChain是一种链式回归模型，它通过将多个回归模型按照一定的顺序连接起来，将前一个模型的输出作为后一个模型的输入，从而构建一个更加复杂的回归模型。在这个模型中，learning_rate参数被忽略，因为每个回归模型的训练和预测都是独立进行的。

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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

相关搜索:Grid search ValueError:估计器的参数分类器无效 passed _ to :意外的关键字参数传递给优化器: learning_rate React本机日历选取器向oneOfType提供的参数无效 Seaborn barplot -不带估计器参数的列值 Spring Rest控制器对无效参数的异常处理 ValueError:估计器LogisticRegression的参数求解器无效 ValueError:估计器套索的参数alphas无效为控制器中的foreach()提供的参数无效交叉验证估计器的参数无效。值错误估计器的参数min_impurity_decrease无效

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