xgboost.train在xgboost.XGBRegressor接受时将忽略参数n_estimators 。在xgboost.train中，增强迭代（即n_estimators）由num_boost_round（默认值：10）控制
建议n_estimators从提供给xgb.train它的参数中删除并替换为num_boost_round。
因此，像这样更改您的参数：
params = {'objective': 'reg:linear',
'max_depth': 2, 'learning_rate': .1,
'min_child_weight': 3, 'colsample_bytree': .7,
'subsample': .8, 'gamma': 0, 'alpha': 1}
像这样训练xgb.train：
model = xgb.train(dtrain=xgtrain, params=params,num_boost_round=500)
您将获得相同的结果。
或者，保持xgb.train不变，并像这样更改XGBRegressor：
model = XGBRegressor(learning_rate =.1, n_estimators=10,
max_depth=2, min_child_weight=3, gamma=0,
subsample=.8, colsample_bytree=.7, reg_alpha=1,
objective= 'reg:linear')
然后，您也将获得相同的结果。
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