问题描述
为了评估偏差方差的权衡，我更喜欢绘制预测误差与训练后的估算器的复杂度之间的关系图。 error vs complexity plot
对于xgboost the documentation states that the complexity is taken as the regularisation term of the objective function。因此，从原理上讲，生成这样的图应该很容易。
但是，我不知道如何为训练后的模型检索计算的正则化项。我正在使用Python scikit-learn API。
该值在库中可用吗？还是应该在训练后重新计算？
解决方法
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