Dina XGBoost, gamma mangrupikeun parameter anu ngendalikeun pangurangan leungitna minimum anu diperyogikeun pikeun ngadamel pemisahan nalika ngawangun tangkal kaputusan. Éta ogé katelah parameter "beurat budak minimum", sabab éta nangtoskeun jumlah instan minimum (atanapi instan anu ditimbang, gumantung kana parameter beurat) anu diperyogikeun pikeun nyiptakeun node anyar dina tangkal. Parameter gamma dianggo dina kombinasi sareng laju diajar (eta) sareng jero maksimum tangkal (max_depth). Nilai gamma anu langkung luhur ngajantenkeun algoritma langkung konservatif dina ngadamel pemisahan, sabab meryogikeun pangurangan leungitna minimum anu langkung luhur pikeun nyiptakeun hubungan anyar. Ieu tiasa ngabantosan ngirangan overfitting sareng ningkatkeun generalisasi modél, khususna nalika data latihan henteu aya atanapi ngandung kinerja outsetting. Nanging, nilai gamma anu luhur pisan ogé tiasa disaluyukeun, sabab algoritma tiasa henteu
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence