关于机器学习:机器学习集成学习LightGBM

前言

LightGBM 是微软开发的一个弱小的开源梯度晋升框架。它旨在高效和可扩大，可能解决大型数据集和高维特色。LightGBM 联合应用基于梯度的单边采样（GOSS）和独占特色捆绑（EFB）来升高计算成本并进步模型的准确性。

LightGBM 反对各种指标函数，可用于回归和分类问题。它还提供了一些高级性能，例如提前进行、穿插验证和超参数调整，以帮忙用户构建持重的模型。此外，它还为风行的编程语言（如 Python、R 和 C++）提供接口，使其易于集成到现有的数据迷信工作流程中。

总体而言，LightGBM 是构建高性能梯度晋升模型的热门抉择，尤其是对于大规模和高维数据集。

介绍 LightGBM

LightGBM 的背景和起源

• LightGBM 是一个开源的梯度晋升框架，由微软公司在 2017 年推出。它旨在提供一个高效、可扩大、精确和易于应用的机器学习工具，能够解决大规模数据和高维特色，实用于回归、分类和排序等各种工作。
• LightGBM 的起源能够追溯到 GBDT（梯度晋升决策树）算法，它是一种基于决策树的机器学习办法，通过递归地训练一系列的决策树来构建一个弱小的预测模型。GBDT 曾经被广泛应用于各种畛域，例如举荐零碎、广告和金融等。然而，GBDT 算法依然存在一些限度，例如对于高维数据和大规模数据集的解决效率不高。
• 为了解决这些问题，LightGBM 引入了一些创新性的技术，如基于梯度的单侧采样（GOSS）和独占特色绑定（EFB）等，以进步训练速度和准确性。此外，LightGBM 还反对并行化解决、GPU 减速、多种损失函数和多种分类器等性能，使其在大规模数据和高维特色的解决中表现出色。这些劣势使得 LightGBM 在学术界和工业界都失去宽泛的利用和认可。

LightGBM 的长处和实用场景

• 高效性：LightGBM 引入了基于梯度的单侧采样（GOSS）和独占特色绑定（EFB）等创新性技术，进步了模型的训练速度和准确性。它也反对多线程和 GPU 减速，进一步提高了解决效率。
• 可扩展性：LightGBM 可能解决大规模数据和高维度特色，并且反对分布式计算，可在多个计算节点上并行训练模型。
• 准确性：LightGBM 在解决高维度数据和非线性问题时表现出色，通常能够取得比其余梯度晋升框架更好的预测后果。
• 可解释性：LightGBM 反对特色重要性评估和可视化，可能帮忙用户了解模型的工作原理和特色的奉献。
• 灵活性：LightGBM 反对多种损失函数和分类器，可能适应各种回归、分类和排序工作。

基于上述长处，LightGBM 实用于以下场景：

1. 大规模数据和高维特色：当数据集规模很大或者特色维度很高时，LightGBM 能够通过并行化和创新性技术，疾速地训练出一个精确的模型。
2. 非线性问题：LightGBM 在解决非线性问题时表现出色，因而它实用于许多须要解决非线性问题的畛域，例如金融、电商和医疗等。
3. 可解释性需要：LightGBM 反对特色重要性评估和可视化，可能帮忙用户了解模型的工作原理和特色的奉献，实用于须要了解模型背地逻辑的场景。
4. 须要疾速训练和预测的场景：LightGBM 在解决大规模数据和高维特色时表现出色，因而实用于须要疾速训练和预测的场景，例如在线广告和举荐零碎等。

LightGBM 的根本工作原理

• 通过迭代地训练多棵决策树来构建一个弱小的集成模型。

1. 损失函数：LightGBM 反对多种损失函数，例如均方误差（MSE）、对数损失（Log loss）和 L1 损失等。用户能够依据具体问题抉择适合的损失函数。
2. 初始化：LightGBM 将训练数据随机分成若干个小批次，每个小批次的大小能够由用户自定义。对于每个小批次，LightGBM 应用一棵单节点的决策树作为初始模型。
3. 梯度晋升：LightGBM 采纳梯度晋升算法，通过迭代地训练多棵决策树来一直进步模型的预测准确性。在每次迭代中，LightGBM 依据以后模型的预测后果计算出每个样本的负梯度，将负梯度作为新的指标变量来训练下一棵决策树。这样，每棵决策树都是在之前模型的根底上进行训练的。
4. 单侧采样：LightGBM 引入了基于梯度的单侧采样（GOSS）技术，通过升高低梯度样本的采样率，进步高梯度样本的采样率，缩小数据集的噪声，从而减速模型的训练。
5. 独占特色绑定：LightGBM 还引入了独占特色绑定（EFB）技术，将类似的特色分成一组，同时只选取一组特色作为决策树决裂的根据，缩小了决裂的计算量和噪声，进步了模型的准确性和泛化能力。
6. 决裂策略：LightGBM 采纳基于梯度的直方图决裂算法，将特征值依照梯度的大小划分为若干个直方图，选取最优的决裂点来进行决裂，缩小了计算量和噪声，进步了模型的准确性和泛化能力。
7. 叶子结点优化：LightGBM 采纳直方图优化算法，将每个叶子结点的样本依照特征值的大小划分为若干个直方图，计算每个直方图的梯度和 Hessian 矩阵，从而疾速地确定每
8. 评估指标：LightGBM 反对多种评估指标，例如准确率、AUC、均匀绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）等。用户能够依据具体问题抉择适合的评估指标。
9. 提前进行：LightGBM 还反对提前进行技术，当模型的性能在验证集上不再晋升时，主动进行模型的训练，避免模型过拟合。
10. 并行减速：LightGBM 采纳并行减速技术，能够利用多线程和多机并行减速模型的训练，进步模型训练的效率。

装置和配置 LightGBM

装置 LightGBM

htGBM 的装置能够通过多种形式进行，这里介绍两种较为罕用的形式：应用 Anaconda 装置和应用 pip 装置。

应用 Anaconda 装置：

1. 首先，须要装置 Anaconda（如果曾经装置，能够跳过此步骤）。在 Anaconda 官网上下载对应版本的 Anaconda 安装程序，装置过程中能够依据须要抉择增加环境变量、设置门路等选项。

2. 关上 Anaconda Prompt，输出以下命令创立一个新的 conda 环境（例如，取名为 lgb）：

   conda create -n lgb python=3.7

   其中，python=3.7 示意创立 Python 3.7 的环境，能够依据须要抉择其余版本。

3. 激活 lgb 环境：

   conda activate lgb

4. 装置 LightGBM：

   conda install lightgbm

   或者

   pip install lightgbm

   装置实现后，能够应用以下命令验证 LightGBM 是否装置胜利：

   python -c "import lightgbm; print(lightgbm.__version__)"

   如果输入了 LightGBM 的版本号，则阐明装置胜利。因为 LightGBM 是一个 C ++ 库，装置时还须要装置 C ++ 编译器和相干的开发工具。

配置 LightGBM 的环境

为了更好地应用 LightGBM，须要配置相应的环境。次要包含以下几个方面：

1. 数据格式：LightGBM 反对多种数据格式，包含 libsvm 格局、CSV 格局、numpy 数组和 Pandas DataFrame 等。在应用 LightGBM 之前，须要确保数据格式正确，并依据具体情况抉择适合的数据格式。
2. 参数设置：LightGBM 有多个参数能够进行调整，例如树的深度、学习率、叶子结点数目等。在应用 LightGBM 之前，须要理解这些参数的含意和作用，并依据具体情况进行调整。
3. 并行减速：LightGBM 反对多线程和分布式计算，能够大大放慢模型的训练速度。在应用 LightGBM 之前，须要配置并行减速的相干参数，以充分利用计算资源。
4. GPU 减速：LightGBM 还反对应用 GPU 进行减速，能够进一步提高模型的训练速度。在应用 LightGBM 之前，须要配置 GPU 的相干参数，并确保零碎中曾经装置了适当的 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包。

具体来说，能够依照以下步骤进行 LightGBM 环境的配置：

1. 数据格式的配置：依据数据的格局抉择不同的数据读取函数，例如：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   import lightgbm as lgb
   
   # 读取 CSV 格局的数据
   data = pd.read_csv('data.csv')
   
   # 将 numpy 数组转换为 Dataset 格局
   X_train = np.random.rand(100, 10)
   y_train = np.random.rand(100)
   train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)

2. 参数设置的配置：应用参数字典进行参数的配置，例如：

   params = {
       'boosting_type': 'gbdt',
       'objective': 'binary',
       'num_leaves': 31,
       'learning_rate': 0.05,
       'feature_fraction': 0.9
   }

3. 并行减速的配置：应用参数管制并行减速的形式和线程数，例如：

   params = {
       'num_threads': 4,
       'device': 'cpu'
   }

4. GPU 减速的配置：在应用 GPU 进行减速时，须要装置相应的 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包，而后在参数中指定应用 GPU 和相干的参数，例如：

   params = {
       'device': 'gpu',
       'gpu_platform_id': 0,
       'gpu_device_id': 0
   }

配置实现后，就能够应用 LightGBM 进行模型训练和预测了。

LightGBM 的编译和装置

LightGBM 是一个开源的机器学习库，提供了高效的梯度晋升决策树算法。在应用 LightGBM 之前，须要先将其编译并装置到零碎中。上面介绍一下 LightGBM 的编译和装置过程。

1. 下载 LightGBM 源码

首先须要从 LightGBM 的 GitHub 仓库中下载源码。能够应用以下命令进行下载：

bashCopy code
git clone --recursive https://github.com/microsoft/LightGBM

这里应用了 --recursive 选项，能够同时下载 LightGBM 的子模块。

1. 装置依赖项

LightGBM 依赖于一些第三方库，须要先装置这些依赖项。具体依赖项的装置办法因操作系统而异，以下是一些常见操作系统的装置办法：

• Ubuntu/Debian:

  sudo apt-get install cmake libboost-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev

• CentOS/Fedora:

  sudo yum install cmake boost-devel

• macOS (应用 Homebrew):

  brew install cmake boost

1. 编译 LightGBM

进入 LightGBM 源码目录，应用以下命令进行编译：

mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4

这里应用了 -j4 选项，能够同时编译 4 个文件。编译实现后，能够在 build 目录下找到 lightgbm 可执行文件。

1. 装置 LightGBM

能够应用以下命令将 LightGBM 装置到零碎中：

sudo make install

这样，LightGBM 就装置到了零碎中。能够应用以下命令查看 LightGBM 是否装置胜利：

lightgbm --version

如果输入了 LightGBM 的版本号，就阐明装置胜利了。

须要留神的是，LightGBM 还反对应用 GPU 进行减速，能够通过设置相干的编译选项启用 GPU 减速。具体方法能够参考 LightGBM 的官网文档。

应用 LightGBM 进行建模

数据筹备和特色工程

• 数据筹备和特色工程是机器学习中至关重要的一步。LightGBM 反对各种数据格式，包含 LibSVM 格局、CSV 格局、numpy 数组等。在数据筹备阶段，须要将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并进行数据荡涤和预处理，包含解决缺失值、异样值、离群值、反复值等。在特色工程阶段，须要抉择适合的特色并进行特征提取、特征选择和特色变换等操作，以进步模型的预测能力和泛化能力。

构建 LightGBM 模型

• 构建 LightGBM 模型须要确定模型的超参数和指标函数。在 LightGBM 中，能够通过调整超参数来管制模型的复杂度、速度和准确度等属性，包含学习率、树的数量、树的深度、叶子节点数等。指标函数是 LightGBM 优化的指标，能够抉择分类工作中的穿插熵、回归工作中的平方误差、排序工作中的 NDCG 等。LightGBM 还反对自定义指标函数。

训练和调整 LightGBM

• 训练和调整 LightGBM 模型须要应用训练集和验证集进行模型训练和评估。在训练过程中，能够应用穿插验证等技术来避免过拟合。在调整模型超参数时，能够应用网格搜寻、随机搜寻、贝叶斯优化等办法来找到最优超参数。LightGBM 还提供了一些内置的调参工具，包含 GridSearchCV、RandomizedSearchCV 等。

利用 LightGBM 模型进行预测

• 利用 LightGBM 模型进行预测须要应用测试集或新的数据集。在预测时，能够应用 predict 办法失去预测后果，或应用 predict_proba 办法失去预测概率。在分类工作中，能够应用 predict_classes 办法将预测概率转换为类别。在回归工作中，能够应用均方误差、均方根误差、均匀绝对误差等指标评估模型的预测性能。

代码

A. 数据筹备和特色工程

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分数据集为训练集、验证集和测试集
train_data = data.loc[:8000, :]
val_data = data.loc[8000:9000, :]
test_data = data.loc[9000:, :]

# 解决缺失值
train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True)
val_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True)
test_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True)

# 特征选择和变换
features = ['age', 'sex', 'income']
train_X = train_data[features]
train_y = train_data['label']
val_X = val_data[features]
val_y = val_data['label']
test_X = test_data[features]
test_y = test_data['label']

B. 构建 LightGBM 模型

import lightgbm as lgb

# 构建 LightGBM 模型
params = {
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.1
}
lgb_train = lgb.Dataset(train_X, train_y)
lgb_val = lgb.Dataset(val_X, val_y, reference=lgb_train)
model = lgb.train(params, lgb_train, valid_sets=lgb_val, num_boost_round=100)

C. 训练和调整 LightGBM 模型

# 应用穿插验证避免过拟合
cv_results = lgb.cv(params, lgb_train, num_boost_round=100, nfold=5, stratified=False, shuffle=True)

# 调整超参数
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'num_leaves': [31, 64, 128],
    'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001]
}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(train_X, train_y)

D. 利用 LightGBM 模型进行预测

# 应用训练好的 LightGBM 模型进行预测
y_pred = model.predict(test_X)

# 对概率进行阈值解决，将大于 0.5 的预测为正类，小于等于 0.5 的预测为负类
y_pred_binary = np.where(y_pred > 0.5, 1, 0)

# 计算预测性能
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score
acc = accuracy_score(test_y, y_pred_binary)
prec = precision_score(test_y, y_pred_binary)
rec = recall_score(test_y, y_pred_binary)
f1 = f1_score(test_y, y_pred_binary)
auc = roc_auc_score(test_y, y_pred)

print('Accuracy:', acc)
print('Precision:', prec)
print('Recall:', rec)
print('F1 score:', f1)
print('ROC AUC score:', auc)

案例钻研和利用实际

A. 基于 LightGBM 的分类和回归模型

• 二分类工作，乳腺癌数据集

• import lightgbm as lgb
  from sklearn.datasets import load_breast_cancer
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.metrics import accuracy_score
  
  # 加载数据
  data = load_breast_cancer()
  X, y = data.data, data.target
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
  
  # 构建 LightGBM 模型
  lgb_model = lgb.LGBMClassifier(
      num_leaves=31,
      learning_rate=0.05,
      n_estimators=20
  )
  
  # 训练 LightGBM 模型
  lgb_model.fit(X_train, y_train)
  
  # 在测试集上进行预测
  y_pred = lgb_model.predict(X_test)
  
  # 计算预测性能
  accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
  print("Accuracy:", accuracy)
  

  B. 解决理论数据集的案例钻研

  一个理论的案例钻研是应用 LightGBM 对房价数据集进行建模和预测。该数据集蕴含屋宇的各种特色，例如屋宇的大小、地位、房间数量、卫生间数量等等，以及每个屋宇的销售价格。

  在解决房价数据集时应用的 LightGBM 特定技术和办法：

• LightGBM 能够主动解决类别特色，无需进行独热编码或标签编码。
• LightGBM 能够主动解决缺失值，应用 NaN 或其余值来代替缺失值。
• LightGBM 能够主动解决离群值，无需额定的解决。

• LightGBM 能够应用随机森林、贝叶斯优化等技术来进行模型的调参。

  应用 LightGBM 对房价数据集进行建模和预测的示例代码：

  import pandas as pd
  import lightgbm as lgb
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.metrics import mean_squared_error

加载数据集

data = pd.read_csv(‘house_prices.csv’)

划分数据集

train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(

data.drop('SalePrice', axis=1), data['SalePrice'], test_size=0.2, random_state=42)

定义 LightGBM 数据集

train_dataset = lgb.Dataset(train_data, label=train_target)

设置参数

params = {

'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'regression',
'metric': 'rmse',
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.05,
'feature_fraction': 0.9

}

训练模型

num_round = 100
bst = lgb.train(params, train_dataset, num_round)

测试模型

test_pred = bst.predict(test_data)
test_rmse = mean_squared_error(test_target, test_pred) ** 0.5
print(‘RMSE on test set: {:.2f}’.format(test_rmse))

## 总结

1. LightGBM 是一个高效，分布式，高性能的梯度晋升框架，具备许多长处，如疾速训练速度，高准确性和可扩展性等。2. LightGBM 的根本工作原理是通过将数据集分成许多小数据集，并应用特定的算法构建决策树来构建弱小的预测模型。3. LightGBM 还具备许多高级个性和性能，如数据并行处理，直方图减速，类别特色解决，特色重要性剖析和自定义损失函数等。4. 在应用 LightGBM 进行建模时，须要先筹备和荡涤数据，进行特色工程，而后构建 LightGBM 模型，进行训练和调整，最初应用模型进行预测。