我在使用带有提前停止功能的XGBoost。大约1000个周期后，模型仍在改善，但改善的幅度非常小。例如：

 clf = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=num_rounds, evals=watchlist, early_stopping_rounds=10)

是否可以为提前停止设置一个“tol”？即，不触发提前停止所需的最小改善水平。

Tol是SKLearn模型中常见的参数，例如MLPClassifier和QuadraticDiscriminantAnalysis。谢谢你。

回答：

我认为xgboost中没有tol参数，但你可以将early_stopping_round设置得更高。这个参数的意思是，如果在测试集上的表现连续early_stopping_round次没有改善，那么训练就会停止。如果你知道在1000个周期后你的模型仍在改善但速度非常慢，可以将early_stopping_round设置为50，这样它对性能的微小变化会更加“宽容”。