这是一个关于xgb和梯度提升的一般理论问题。我如何找到max_depth和num_rounds或n_estimators的最佳平衡点？显然，更大的max_depth会创建复杂的模型，这在提升算法中是不推荐的，但数百轮的提升也可能导致对训练数据的过拟合。假设交叉验证（CV）在max_depth为5和num_rounds为1000的情况下，与max_depth为15和num_rounds为100的情况下给出了相同的均值/标准差，那么在发布模型以处理未知数据时，我应该使用哪一个？

回答：

理论上，可以为这些模型提供泛化界限，但问题是——这些界限非常宽松。因此，拥有较小的上界并不能真正保证更好的得分。在实践中，最好的方法是使你的泛化估计更加可靠——你使用的是10折交叉验证（10-CV）吗？使用10×10 CV（十次随机打乱的10CV），如果仍然没有答案，就使用100次。在某个点上，你会得到一个赢家。此外，如果你真的要向公众发布模型，预期值可能不是最好的指标？CV通常报告均值（预期值）——所以不要只看这个——要看所获得的整个结果范围。两个具有相同均值但不同标准差的值显然显示了该选择什么。当均值和标准差都相同的时候，你可以查看得分的最小值（这将捕捉到“最坏情况”），等等。

总结：仔细查看得分，不仅仅是平均值——并多次重复评估以确保其可靠性。