Pasti, kuring bakal bagja ngajelaskeun parameter gamma dina algoritma XGBoost. Gamma, ogé katelah parameter "reduksi leungitna minimum", mangrupikeun istilah régularisasi anu ngendalikeun kompleksitas modél ku nyiksa panyipta knot tangkal tambahan dina tangkal kaputusan. Éta ngabantosan nyegah overfitting ku ngendalikeun kamekaran tangkal. Pangaruh gamma kana kinerja modél tiasa diringkeskeun sapertos kieu: Nilai gamma anu langkung luhur: Kalayan nilai gamma anu langkung luhur, algoritma bakal langkung konservatif dina nyiptakeun knot tangkal tambahan. Ieu hartosna tangkal bakal langkung dangkal, ngakibatkeun modél anu langkung saderhana. Dina hal ieu, modél kirang rentan pikeun overfitting tapi tiasa ngirangan akurasi, khususna dina set data anu rumit. Ku nilai gamma gamma: Kalayan kamekaran gamma anu langkung handap, algoritma tiasa langkung agresif dina nyipt
spam lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor creativity violence