1樓：低唱語焉不詳
XGBClassifier()的'booster'引數，有三個，['gbtree', 'gblinear', 'dart']。
主要是看需要樹模型還是線性模型，畢竟樹模型不是線性的。線性模型就用gblinear。有時候更適合線性模型分類器的，gblinear會有更好的效果。
2樓：火眼狻猊
XGBoost 目前支援三種基分類器，分別是 gbtree，gblinear 和 dart，可以使用 booster 引數修改，具體可以參考官方文件 XGBoost Parameters 。其中，gbtree 和 dart 是基於樹的分類器，dart 主要多了 Dropout，而 gblinear 是線性分類器。主要看你要解決的問題，一般情況下 gbtree 都足夠了。
3樓：SofaSofa.io
xgboost的弱分類器有三種gbtree, gblinear or dart.
第乙個和第三個都是樹。
第二個是邏輯回歸，但是本質它並沒有被boost，可以看作只是普通的sgd classifier。
關於gblinear可以參考xgboost的gblinear是什麼意思？ - SofaSofa
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