XGBoost 提前停止會在邊際改進后停止嗎？

Question

我知道如果我們在最后 X 輪中沒有任何改進（或性能下降），就會提前停止。 即，我們需要在最后 X 中至少進行一輪且幾乎沒有改進，才能繼續。

但我在這里讀到： https://www.kaggle.com/vincentf/early-stopping-for-xgboost-python以下代碼內注釋：

stops 50 iterations after marginal improvements or drop in performance on your hold out set

1. 所以，似乎marginal improvements就像no improvement一樣，對嗎？
2. 如果是這樣， marginal improvements的價值是多少？ 我們可以設置它的值嗎？

Answer 1

您鏈接到的帖子中“邊際改進”的含義非常不清楚（並且可以說是誤導）； 以下是文檔中的相關信息：

early_stopping_rounds (int) – 激活提前停止。 驗證指標需要在每個early_stopping_rounds輪次中至少改進一次才能繼續訓練。

這顯然不支持“邊際改進”的說法。