关于机器学习:机器学习实战-XGBoost建模应用详解

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作者：韩信子 @ShowMeAI
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引言

XGBoost 是 eXtreme Gradient Boosting 的缩写称说，它是一个十分弱小的 Boosting 算法工具包，优良的性能 (成果与速度) 让其在很长一段时间内霸屏数据迷信较量解决方案榜首，当初很多大厂的机器学习计划依旧会首选这个模型。XGBoost 在并行计算效率、缺失值解决、管制过拟合、预测泛化能力上都变现十分优良。

本篇内容 ShowMeAI 开展给大家解说 XGBoost 的工程利用办法，对于 XGBoost 原理常识感兴趣的同学，欢送参考 ShowMeAI 的另外一篇原理文章 图解机器学习 |XGBoost 模型详解。

1.XGBoost 装置

XGBoost 作为常见的弱小 Python 机器学习工具库，装置也比较简单。

1.1 Python 与 IDE 环境设置

python 环境与 IDE 设置能够参考 ShowMeAI 文章 图解 python | 装置与环境设置 进行设置。

1.2 工具库装置

(1) Linux/Mac 等零碎

这些零碎下的 XGBoost 装置，大家只有基于 pip 就能够轻松实现了，在命令行端输出命令如下命令即可期待装置实现。

pip install xgboost

大家也能够抉择国内的 pip 源，以取得更好的装置速度

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xgboost

(2) Windows 零碎

对于 windows 零碎而言，比拟高效便捷的装置形式是：在网址 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 中去下载对应版本的的 XGBoost 安装包，再通过如下命令装置。

pip install xgboost‑1.5.1‑cp310‑cp310‑win32.whl

2.XGBoost 数据读取

利用 XGBoost 的第一步，须要加载所需的数据成为工具库所能反对的格局状态。XGBoost 能够加载多种数据格式的数据用于训练建模：

  • libsvm 格局的文本数据。
  • Numpy 的二维数组。
  • XGBoost 的二进制的缓存文件。加载的数据存储在对象 DMatrix 中。

XGBoost 的 SKLearn 接口也反对对于 Dataframe 格局的数据 (参考 ShowMeAI 的文章 Python 数据分析 |Pandas 外围操作函数大全 进行更多理解) 进行解决。

上面是不同格局的数据，XGBoost 的加载形式。

  • 加载 libsvm 格局的数据
dtrain1 = xgb.DMatrix('train.svm.txt')
  • 加载二进制的缓存文件
dtrain2 = xgb.DMatrix('train.svm.buffer')
  • 加载 numpy 的数组
data = np.random.rand(5,10) # 5 entities, each contains 10 features
label = np.random.randint(2, size=5) # binary target
dtrain = xgb.DMatrix(data, label=label)
  • 将 scipy.sparse 格局的数据转化为 DMatrix 格局
csr = scipy.sparse.csr_matrix((dat, (row,col)) )
dtrain = xgb.DMatrix(csr)
  • 将 DMatrix 格局的数据保留成 XGBoost 的二进制格局，在下次加载时能够进步加载速度，应用形式如下
dtrain = xgb.DMatrix('train.svm.txt')
dtrain.save_binary("train.buffer")
  • 能够用如下形式解决 DMatrix 中的缺失值
dtrain = xgb.DMatrix(data, label=label, missing = -999.0)
  • 当须要给样本设置权重时，能够用如下形式
w = np.random.rand(5,1)
dtrain = xgb.DMatrix(data, label=label, missing = -999.0, weight=w)

3.XGBoost 不同建模形式

3.1 内置建模形式：libsvm 格局数据源

XGBoost 内置了建模形式，有如下的数据格式与外围训练方法：

  • 基于 DMatrix 格局的数据。
  • 基于 xgb.train 接口训练。

上面是官网的一个简略示例，演示了读取 libsvm 格局数据 (成DMatrix 格局)并指定参数建模的过程。

# 导入工具库
import numpy as np
import scipy.sparse
import pickle
import xgboost as xgb

# 从 libsvm 文件中读取数据，做二分类
# 数据是 libsvm 的格局，如下样本格局
#1 3:1 10:1 11:1 21:1 30:1 34:1 36:1 40:1 41:1 53:1 58:1 65:1 69:1 77:1 86:1 88:1 92:1 95:1 102:1 105:1 117:1 124:1
#0 3:1 10:1 20:1 21:1 23:1 34:1 36:1 39:1 41:1 53:1 56:1 65:1 69:1 77:1 86:1 88:1 92:1 95:1 102:1 106:1 116:1 120:1
#0 1:1 10:1 19:1 21:1 24:1 34:1 36:1 39:1 42:1 53:1 56:1 65:1 69:1 77:1 86:1 88:1 92:1 95:1 102:1 106:1 116:1 122:1
dtrain = xgb.DMatrix('./data/agaricus.txt.train')
dtest = xgb.DMatrix('./data/agaricus.txt.test')

# 超参数设定
# 次要是树深、学习率、指标函数
param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic'}

# 设定 watchlist 用于建模过程中观测模型状态
watchlist  = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')]
num_round = 2
bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, watchlist)

# 应用模型预测
preds = bst.predict(dtest)

# 判断准确率
labels = dtest.get_label()
print('错误率为 %f' % \
       (sum(1 for i in range(len(preds)) if int(preds[i]>0.5)!=labels[i]) /float(len(preds))))

# 模型存储
bst.save_model('./model/0001.model')

[0]  eval-error:0.042831  train-error:0.046522
[1]  eval-error:0.021726  train-error:0.022263
错误率为 0.021726

3.2 内置建模形式：csv 格局数据源

上面的例子，输出的数据源是 csv 文件，咱们应用大家相熟的 pandas 工具库 (参考 ShowMeAI 教程 数据分析系列教程 与 数据迷信工具速查 | Pandas 使用指南 ) 把数据读取为 Dataframe 格局，再构建 Dmatrix 格局输出，后续应用内置建模形式进行训练。

# 皮马印第安人糖尿病数据集 蕴含很多字段：怀孕次数 口服葡萄糖耐量试验中血浆葡萄糖浓度 舒张压(mm Hg) 三头肌组织褶厚度(mm) 
# 2 小时血清胰岛素(μU/ ml) 体重指数(kg/(身高(m)^2) 糖尿病零碎性能 年龄(岁)
import pandas as pd
data = pd.read_csv('./data/Pima-Indians-Diabetes.csv')
data.head()

# 导入工具库
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 用 pandas 读入数据
data = pd.read_csv('./data/Pima-Indians-Diabetes.csv')

# 做数据切分
train, test = train_test_split(data)

# 转换成 Dmatrix 格局
feature_columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age']
target_column = 'Outcome'

# 取出 Dataframe 的 numpy 数组值去初始化 DMatrix 对象
xgtrain = xgb.DMatrix(train[feature_columns].values, train[target_column].values)
xgtest = xgb.DMatrix(test[feature_columns].values, test[target_column].values)

#参数设定
param = {'max_depth':5, 'eta':0.1, 'silent':1, 'subsample':0.7, 'colsample_bytree':0.7, 'objective':'binary:logistic'}

# 设定 watchlist 用于查看模型状态
watchlist  = [(xgtest,'eval'), (xgtrain,'train')]
num_round = 10
bst = xgb.train(param, xgtrain, num_round, watchlist)

# 应用模型预测
preds = bst.predict(xgtest)

# 判断准确率
labels = xgtest.get_label()
print('谬误类为 %f' % \
       (sum(1 for i in range(len(preds)) if int(preds[i]>0.5)!=labels[i]) /float(len(preds))))

# 模型存储
bst.save_model('./model/0002.model')

[0]  eval-error:0.354167  train-error:0.194444
[1]  eval-error:0.34375   train-error:0.170139
[2]  eval-error:0.322917  train-error:0.170139
[3]  eval-error:0.28125   train-error:0.161458
[4]  eval-error:0.302083  train-error:0.147569
[5]  eval-error:0.286458  train-error:0.138889
[6]  eval-error:0.296875  train-error:0.142361
[7]  eval-error:0.291667  train-error:0.144097
[8]  eval-error:0.302083  train-error:0.130208
[9]  eval-error:0.291667  train-error:0.130208
谬误类为 0.291667

3.3 预估器建模形式：SKLearn 接口 +Dataframe

XGBoost 也反对用 SKLearn 中对立的预估器状态接口进行建模，如下为典型的参考案例，对于读取为 Dataframe 格局的训练集和测试集，能够间接应用 XGBoost 初始化 XGBClassifier 进行 fit 拟合训练。应用办法与接口，和 SKLearn 中其余预估器统一。

# 导入工具库
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 用 pandas 读入数据
data = pd.read_csv('./data/Pima-Indians-Diabetes.csv')

# 做数据切分
train, test = train_test_split(data)

# 特色列
feature_columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age']
# 标签列
target_column = 'Outcome'

# 初始化模型
xgb_classifier = xgb.XGBClassifier(n_estimators=20,\
                                   max_depth=4, \
                                   learning_rate=0.1, \
                                   subsample=0.7, \
                                   colsample_bytree=0.7, \
                                   eval_metric='error')

# Dataframe 格局数据拟合模型
xgb_classifier.fit(train[feature_columns], train[target_column])

# 应用模型预测
preds = xgb_classifier.predict(test[feature_columns])

# 判断准确率
print('谬误类为 %f' %((preds!=test[target_column]).sum()/float(test_y.shape[0])))

# 模型存储
joblib.dump(xgb_classifier, './model/0003.model')

谬误类为 0.265625

['./model/0003.model']

4. 模型调参加高级性能

4.1 XGBoost 参数详解

在运行 XGBoost 之前，必须设置三种类型成熟：general parameters，booster parameters 和 task parameters：

  • 通用参数：General parameters

    • 该参数管制在晋升 (boosting) 过程中应用哪种 booster，罕用的 booster 有树模型 (tree) 和线性模型(linear model)。

  • 晋升器参数：Booster parameters

    • 这取决于应用哪种 booster，蕴含树模型 booster 和线性 booster 参数。

  • 工作参数：Task parameters

    • 管制学习的场景，例如在回归问题中会应用不同的参数管制排序。

(1) 通用参数

  • booster [default=gbtree]

有两种模型能够抉择 gbtree 和 gblinear。gbtree 应用基于树的模型进行晋升计算，gblinear 应用线性模型进行晋升计算。缺省值为 gbtree

  • silent [default=0]

取 0 时示意打印出运行时信息，取 1 时示意以沉默形式运行，不打印运行时信息。缺省值为 0

  • nthread

XGBoost 运行时的线程数。缺省值是以后零碎能够取得的最大线程数

  • num_pbuffer

预测缓冲区大小，通常设置为训练实例的数目。缓冲用于保留最初一步晋升的预测后果，无需人为设置。

  • num_feature

Boosting 过程中用到的特色维数，设置为特色个数。XGBoost 会主动设置，无需人为设置。

(2) 树模型 booster 参数

  • eta [default=0.3]

为了避免过拟合，更新过程中用到的膨胀步长。在每次晋升计算之后，算法会间接取得新特色的权重。eta 通过缩减特色的权重使晋升计算过程更加激进。缺省值为 0.3 取值范畴为：[0,1]

  • gamma [default=0]

树要进一步决裂成长所需的最小 loss 减小值. the larger, the more conservative the algorithm will be. 取值范畴为：[0,∞]

  • max_depth [default=6]

数的最大深度。缺省值为 6 取值范畴为：[1,∞]

  • min_child_weight [default=1]

孩子节点中最小的样本权重和。如果一个叶子节点的样本权重和小于 min_child_weight 则拆分过程完结。在现行回归模型中，这个参数是指建设每个模型所须要的最小样本数。该成熟越大算法越 conservative 取值范畴为：[0,∞]

  • max_delta_step [default=0]

咱们容许每个树的权重被预计的值。如果它的值被设置为 0，意味着没有束缚；如果它被设置为一个正值，它可能使得更新的步骤更加激进。通常这个参数是没有必要的，然而如果在逻辑回归中类极其不均衡这时候他有可能会起到帮忙作用。把它范畴设置为 1 -10 之间兴许能管制更新。取值范畴为：[0,∞]

  • subsample [default=1]

用于训练模型的子样本占整个样本汇合的比例。如果设置为 0.5 则意味着 XGBoost 将随机的从整个样本汇合中随机的抽取出 50% 的子样本建设树模型，这可能避免过拟合。取值范畴为：(0,1]

  • colsample_bytree [default=1]

在建设树时对特色采样的比例。缺省值为 1 取值范畴为：(0,1]

(3) 线性 Booster 参数

  • lambda [default=0]

L2 正则的惩办系数

  • alpha [default=0]

L1 正则的惩办系数

  • lambda_bias

在偏置上的 L2 正则。缺省值为 0(在 L1 上没有偏置项的正则，因为 L1 时偏置不重要)

(4) 工作参数

  • objective [default=reg:linear]

    • 定义学习工作及相应的学习指标

    • 可选的指标函数如下：

      • reg:linear：线性回归。
      • reg:logistic：逻辑回归。
      • binary:logistic：二分类的逻辑回归问题，输入为概率。
      • binary:logitraw：二分类的逻辑回归问题，输入的后果为 wTx。
      • count:poisson：计数问题的 poisson 回归，输入后果为 poisson 散布。在 poisson 回归中，max_delta_step 的缺省值为 0.7。(used to safeguard optimization)。
      • multi:softmax：让 XGBoost 采纳 softmax 指标函数解决多分类问题，同时须要设置参数 num_class(类别个数)。
      • multi:softprob：和 softmax 一样，然而输入的是 ndata * nclass 的向量，能够将该向量 reshape 成 ndata 行 nclass 列的矩阵。没行数据表示样本所属于每个类别的概率。
      • rank:pairwise：set XGBoost to do ranking task by minimizing the pairwise loss。

  • base_score [default=0.5]

    • 所有实例的初始化预测分数，全局偏置；
    • 为了足够的迭代次数，扭转这个值将不会有太大的影响。

  • eval_metric [default according to objective]

    • 校验数据所须要的评估指标，不同的指标函数将会有缺省的评估指标(rmse for regression, and error for classification, mean average precision for ranking)
    • 用户能够增加多种评估指标，对于 Python 用户要以 list 传递参数对给程序，而不是 map 参数 list 参数不会笼罩 `eval_metric’

    • 可供的抉择如下:

      • rmse：root mean square error
      • logloss：negative log-likelihood
      • error：Binary classification error rate. It is calculated as #(wrong cases)/#(all cases). For the predictions, the evaluation will regard the instances with prediction value larger than 0.5 as positive instances, and the others as negative instances.
      • merror：Multiclass classification error rate. It is calculated as #(wrongcases)#(allcases).
      • mlogloss：Multiclass logloss
      • auc：Area under the curve for ranking evaluation.
      • ndcg：Normalized Discounted Cumulative Gain
      • map：Mean average precision
      • ndcg@n,map@n：n can be assigned as an integer to cut off the top positions in the lists for evaluation.
      • ndcg-,map-,ndcg@n-,map@n-：In XGBoost, NDCG and MAP will evaluate the score of a list without any positive samples as 1. By adding - in the evaluation metric XGBoost will evaluate these score as 0 to be consistent under some conditions. training repeatively

  • seed [default=0]

    • 随机数的种子。缺省值为 0

4.2 内置调参优化

(1) 穿插验证

XGBoost 自带试验与调参的一些办法，如下为穿插验证办法xgb.cv。

xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold=5,metrics={'error'}, seed = 0)

(2) 增加预处理

咱们能够把数据建模过程中的一些设置加到穿插验证环节里，比方对于不同类别的样本加权，能够参考下列代码示例

# 计算正负样本比，调整样本权重
def fpreproc(dtrain, dtest, param):
    label = dtrain.get_label()
    ratio = float(np.sum(label == 0)) / np.sum(label==1)
    param['scale_pos_weight'] = ratio
    return (dtrain, dtest, param)

# 先做预处理，计算样本权重，再做穿插验证
xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold=5,
       metrics={'auc'}, seed = 0, fpreproc = fpreproc)

(3) 自定义损失函数与评估准则

XGBoost 反对在训练过程中，自定义损失函数和评估准则，其中损失函数的定义须要返回损失函数一阶和二阶导数的计算方法，评估准则局部须要对数据的 label 和预估值进行计算。其中损失函数用于训练过程中的树结构学习，而评估准则很多时候是用在验证集上进行成果评估。

print('应用自定义损失函数进行穿插验证')
# 自定义损失函数，须要提供损失函数的一阶导和二阶导
def logregobj(preds, dtrain):
    labels = dtrain.get_label()
    preds = 1.0 / (1.0 + np.exp(-preds))
    grad = preds - labels
    hess = preds * (1.0-preds)
    return grad, hess

# 自定义评估准则，评估预估值和标准答案之间的差距
def evalerror(preds, dtrain):
    labels = dtrain.get_label()
    return 'error', float(sum(labels != (preds > 0.0))) / len(labels)

watchlist  = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')]
param = {'max_depth':3, 'eta':0.1, 'silent':1}
num_round = 5
# 自定义损失函数训练
bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, watchlist, logregobj, evalerror)
# 穿插验证
xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold = 5, seed = 0, obj = logregobj, feval=evalerror)

应用自定义损失函数进行穿插验证
[0]  eval-rmse:0.306901   train-rmse:0.306164  eval-error:0.518312  train-error:0.517887
[1]  eval-rmse:0.179189   train-rmse:0.177278  eval-error:0.518312  train-error:0.517887
[2]  eval-rmse:0.172565   train-rmse:0.171728  eval-error:0.016139  train-error:0.014433
[3]  eval-rmse:0.269612   train-rmse:0.27111   eval-error:0.016139  train-error:0.014433
[4]  eval-rmse:0.396903   train-rmse:0.398256  eval-error:0.016139  train-error:0.014433

(4) 只用前 n 颗树预测

对于 boosting 模型来说，最初会训练失去很多基学习器(在 XGBoost 中很多时候是很多棵树)，咱们能够一次残缺训练，只用前 n 棵树的集成来实现预测。

#!/usr/bin/python
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 根本例子，从 csv 文件中读取数据，做二分类

# 用 pandas 读入数据
data = pd.read_csv('./data/Pima-Indians-Diabetes.csv')

# 做数据切分
train, test = train_test_split(data)

# 转换成 Dmatrix 格局
feature_columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age']
target_column = 'Outcome'
xgtrain = xgb.DMatrix(train[feature_columns].values, train[target_column].values)
xgtest = xgb.DMatrix(test[feature_columns].values, test[target_column].values)

#参数设定
param = {'max_depth':5, 'eta':0.1, 'silent':1, 'subsample':0.7, 'colsample_bytree':0.7, 'objective':'binary:logistic'}

# 设定 watchlist 用于查看模型状态
watchlist  = [(xgtest,'eval'), (xgtrain,'train')]
num_round = 10
bst = xgb.train(param, xgtrain, num_round, watchlist)

# 只用第 1 颗树预测
ypred1 = bst.predict(xgtest, ntree_limit=1)
# 用前 9 颗树预测
ypred2 = bst.predict(xgtest, ntree_limit=9)
label = xgtest.get_label()
print('用前 1 颗树预测的错误率为 %f' % (np.sum((ypred1>0.5)!=label) /float(len(label))))
print('用前 9 颗树预测的错误率为 %f' % (np.sum((ypred2>0.5)!=label) /float(len(label))))

[0]  eval-error:0.255208  train-error:0.196181
[1]  eval-error:0.234375  train-error:0.175347
[2]  eval-error:0.25   train-error:0.163194
[3]  eval-error:0.229167  train-error:0.149306
[4]  eval-error:0.213542  train-error:0.154514
[5]  eval-error:0.21875   train-error:0.152778
[6]  eval-error:0.21875   train-error:0.154514
[7]  eval-error:0.213542  train-error:0.138889
[8]  eval-error:0.1875 train-error:0.147569
[9]  eval-error:0.1875 train-error:0.144097
用前 1 颗树预测的错误率为 0.255208
用前 9 颗树预测的错误率为 0.187500

4.3 预估器调参优化

(1) SKLearn 状态接口试验评估

XGBoost 有 SKLearn 预估器状态的接口，整体应用办法和 SKLearn 中其余预估器统一，如下是手动对数据做穿插验证，留神到这里间接应用 XGBClassifier 对 Dataframe 数据进行 fit 拟合和评估。

import pickle
import xgboost as xgb

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold, train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.metrics import confusion_matrix, mean_squared_error
from sklearn.datasets import load_iris, load_digits, load_boston

rng = np.random.RandomState(31337)

# 二分类：混同矩阵
print("数字 0 和 1 的二分类问题")
digits = load_digits(2)
y = digits['target']
X = digits['data']
# 数据切分对象
kf = KFold(n_splits=2, shuffle=True, random_state=rng)
print("在 2 折数据上的穿插验证")
# 2 折穿插验证
for train_index, test_index in kf.split(X):
    xgb_model = xgb.XGBClassifier().fit(X[train_index],y[train_index])
    predictions = xgb_model.predict(X[test_index])
    actuals = y[test_index]
    print("混同矩阵:")
    print(confusion_matrix(actuals, predictions))

#多分类：混同矩阵
print("\nIris: 多分类")
iris = load_iris()
y = iris['target']
X = iris['data']
kf = KFold(n_splits=2, shuffle=True, random_state=rng)
print("在 2 折数据上的穿插验证")
for train_index, test_index in kf.split(X):
    xgb_model = xgb.XGBClassifier().fit(X[train_index],y[train_index])
    predictions = xgb_model.predict(X[test_index])
    actuals = y[test_index]
    print("混同矩阵:")
    print(confusion_matrix(actuals, predictions))

#回归问题：MSE
print("\n 波士顿房价回归预测问题")
boston = load_boston()
y = boston['target']
X = boston['data']
kf = KFold(n_splits=2, shuffle=True, random_state=rng)
print("在 2 折数据上的穿插验证")
for train_index, test_index in kf.split(X):
    xgb_model = xgb.XGBRegressor().fit(X[train_index],y[train_index])
    predictions = xgb_model.predict(X[test_index])
    actuals = y[test_index]
    print("MSE:",mean_squared_error(actuals, predictions))
数字 0 和 1 的二分类问题
在 2 折数据上的穿插验证
混同矩阵:
[[87  0]
 [1 92]]
混同矩阵:
[[91  0]
 [3 86]]

Iris: 多分类
在 2 折数据上的穿插验证
混同矩阵:
[[19  0  0]
 [0 31  3]
 [0  1 21]]
混同矩阵:
[[31  0  0]
 [0 16  0]
 [0  3 25]]

波士顿房价回归预测问题
在 2 折数据上的穿插验证
MSE: 9.860776812557337
MSE: 15.942418468446029

(2) 网格搜寻调参

下面提到 XGBoost 的预估器接口，整体应用办法和 SKLearn 中其余预估器统一，所以咱们也能够应用 SKLearn 中的超参数调优办法来进行模型调优。

如下是一个典型的网格搜寻交法调优超参数的代码示例，咱们会给出候选参数列表字典，通过 GridSearchCV 进行穿插验证试验评估，选出 XGBoost 在候选参数中最优的超参数。
print(“ 参数最优化：”)

y = boston['target']
X = boston['data']
xgb_model = xgb.XGBRegressor()
clf = GridSearchCV(xgb_model,
                   {'max_depth': [2,4,6],
                    'n_estimators': [50,100,200]}, verbose=1)
clf.fit(X,y)
print(clf.best_score_)
print(clf.best_params_)

参数最优化：Fitting 3 folds for each of 9 candidates, totalling 27 fits

[Parallel(n_jobs=1)]: Using backend SequentialBackend with 1 concurrent workers.

0.6001029721598573
{'max_depth': 4, 'n_estimators': 100}

[Parallel(n_jobs=1)]: Done  27 out of  27 | elapsed:    1.3s finished

(3) early-stopping 早停

XGBoost 模型有时候会因为不停叠加新的树(修改训练集上拟合尚不正确的一些样本)，可能会因为对于训练集适度学习而导致模型过拟合。early stopping 早进行是一个无效的策略，具体的做法是，在训练集一直追加树学习的过程中，对验证集上的体现进行监控，如果呈现肯定轮次评估准则都没有优化晋升的状况，则回溯到历史上验证集最好的点，保留为最佳模型。

上面是对应的代码示例，其中参数 early_stopping_rounds 设定了验证集上能承受的成果不晋升的最多轮次数，eval_set指定了验证数据集。

# 在训练集上学习模型，一颗一颗树增加，在验证集上看成果，当验证集成果不再晋升，进行树的增加与成长
X = digits['data']
y = digits['target']
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, random_state=0)
clf = xgb.XGBClassifier()
clf.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=10, eval_metric="auc",
        eval_set=[(X_val, y_val)])

[0]  validation_0-auc:0.999497
Will train until validation_0-auc hasn't improved in 10 rounds.
[1]  validation_0-auc:0.999497
[2]  validation_0-auc:0.999497
[3]  validation_0-auc:0.999749
[4]  validation_0-auc:0.999749
[5]  validation_0-auc:0.999749
[6]  validation_0-auc:0.999749
[7]  validation_0-auc:0.999749
[8]  validation_0-auc:0.999749
[9]  validation_0-auc:0.999749
[10] validation_0-auc:1
[11] validation_0-auc:1
[12] validation_0-auc:1
[13] validation_0-auc:1
[14] validation_0-auc:1
[15] validation_0-auc:1
[16] validation_0-auc:1
[17] validation_0-auc:1
[18] validation_0-auc:1
[19] validation_0-auc:1
[20] validation_0-auc:1
Stopping. Best iteration:
[10] validation_0-auc:1


XGBClassifier(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1,
       colsample_bytree=1, gamma=0, learning_rate=0.1, max_delta_step=0,
       max_depth=3, min_child_weight=1, missing=None, n_estimators=100,
       n_jobs=1, nthread=None, objective='binary:logistic', random_state=0,
       reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, seed=None,
       silent=True, subsample=1)

(4) 特色重要度

XGBoost 建模过程中，还能够学习到对应的特色重要度信息，并保留在模型的 feature_importances_ 属性中。如下为绘制特色重要度的可视化代码：

iris = load_iris()
y = iris['target']
X = iris['data']
xgb_model = xgb.XGBClassifier().fit(X,y)

print('特色排序：')
feature_names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']
feature_importances = xgb_model.feature_importances_
indices = np.argsort(feature_importances)[::-1]

for index in indices:
    print("特色 %s 重要度为 %f" %(feature_names[index], feature_importances[index]))

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(16,8))
plt.title("feature importances")
plt.bar(range(len(feature_importances)), feature_importances[indices], color='b')
plt.xticks(range(len(feature_importances)), np.array(feature_names)[indices], color='b')

特色排序：特色 petal_length 重要度为 0.415567
特色 petal_width 重要度为 0.291557
特色 sepal_length 重要度为 0.179420
特色 sepal_width 重要度为 0.113456

(5) 并行训练减速

在多资源的状况下，XGBoost 能够实现并行训练减速，示例代码如下：

import os

if __name__ == "__main__":
    try:
        from multiprocessing import set_start_method
    except ImportError:
        raise ImportError("Unable to import multiprocessing.set_start_method."
                          "This example only runs on Python 3.4")
    #set_start_method("forkserver")

    import numpy as np
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    from sklearn.datasets import load_boston
    import xgboost as xgb

    rng = np.random.RandomState(31337)

    print("Parallel Parameter optimization")
    boston = load_boston()

    os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "2"  # or to whatever you want
    y = boston['target']
    X = boston['data']
    xgb_model = xgb.XGBRegressor()
    clf = GridSearchCV(xgb_model, {'max_depth': [2, 4, 6],
                                   'n_estimators': [50, 100, 200]}, verbose=1,
                       n_jobs=2)
    clf.fit(X, y)
    print(clf.best_score_)
    print(clf.best_params_)
Parallel Parameter optimization
Fitting 3 folds for each of 9 candidates, totalling 27 fits

[Parallel(n_jobs=2)]: Using backend LokyBackend with 2 concurrent workers.
[Parallel(n_jobs=2)]: Done  24 out of  27 | elapsed:    2.2s remaining:    0.3s

0.6001029721598573
{'max_depth': 4, 'n_estimators': 100}

[Parallel(n_jobs=2)]: Done  27 out of  27 | elapsed:    2.4s finished

参考资料

  • 图解机器学习算法 | 从入门到精通系列
  • 图解 python | 装置与环境设置
  • Python 数据分析 |Pandas 外围操作函数大全
  • 图解机器学习 |XGBoost 模型详解

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正文完
机器学习
发表至： 机器学习
2022-03-21
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