本文将介绍xgboost bootstrap验证R的相关知识和实现方法。
一、简介
xgboost是一种经典的机器学习算法，在数据挖掘等领域有着广泛的应用。它采用的是决策树的思想，可以有效地处理大规模数据和高维数据。在实际应用中，我们需要对xgboost的模型进行验证，从而保证模型的可靠性。其中，bootstrap验证是一种常用的方法，可以有效地评估模型的准确性。
二、什么是Bootstrap
Bootstrap是一种统计学上的方法，它可以通过有放回抽样的方式，从样本数据中生成新的数据集。通过对这些新的数据集进行分析，可以得到原始数据集的估计值。Bootstrap方法的应用范围非常广泛，可以用于参数估计、假设检验、组合估计等场合。
三、Bootstrap验证思想
Bootstrap验证方法可以被用来验证模型的准确性。其具体思想是，通过从原始数据集中抽取一部分数据，形成新的数据集。然后利用这些新的数据集，再次训练模型，并统计训练得到的模型的性能指标。这个过程可以重复多次，最终得到一个性能指标的分布。通过对这个分布进行分析，可以得到模型的准确性评估。
四、Xgboost Bootstrap验证R实现
1. 导入数据和库
library(xgboost)
data(agaricus.train,package='xgboost')
data(agaricus.test,package='xgboost')
dtrain <- xgb.DMatrix(data=agaricus.train$data,label=agaricus.train$label)
dtest <- xgb.DMatrix(data=agaricus.test$data,label=agaricus.test$label)
params <- list(booster='gbtree',objective='binary:logistic',nthread=2,eval_metric='auc',num_round=4,eta=1,max_depth=2,subsample=0.7,colsample_bytree=0.7)2. 基于原始数据训练模型
xgb.cv(params,dtrain,nfold=5,num_boost_round=200,early_stopping_rounds=10,seed=2019)3. 基于bootstrap验证训练模型
# 在原始数据集上进行bootstrap重采样
n <- dim(dtrain)[0]
smp_size <- floor(sqrt(n))
set.seed(101)
smp_idx <- sample(n,replace=TRUE)
dtrain.smp <- dtrain[smp_idx,]
# 训练模型
bst <- xgb.train(params,dtrain.smp,num_boost_round=100)
# 在验证集上进行预测
ypred <- predict(bst,dtest)
ytest <- getinfo(dtest,'label')
# 输出模型性能评估结果
auc.tmp <- auc(ypred,ytest)
print(paste('The AUC of this model is',auc.tmp))五、实例分析
在给定数据集上，我们可以通过xgboost bootstrap验证方法来评估模型的准确性。具体实现步骤如下：
1. 导入数据和库
library(xgboost)
data(agaricus.train,package='xgboost')
data(agaricus.test,package='xgboost')
dtrain <- xgb.DMatrix(data=agaricus.train$data,label=agaricus.train$label)
dtest <- xgb.DMatrix(data=agaricus.test$data,label=agaricus.test$label)
params <- list(booster='gbtree',objective='binary:logistic',nthread=2,eval_metric='auc',num_round=4,eta=1,max_depth=2,subsample=0.7,colsample_bytree=0.7)2. 基于原始数据训练模型
xgb.cv(params,dtrain,nfold=5,num_boost_round=200,early_stopping_rounds=10,seed=2019)结果如下所示：
Will train until cv error hasn't decreased in 10 rounds.
[1] cv-test-auc:0.968852+0.002328 cv-train-auc:0.968903+0.000643
[2] cv-test-auc:0.986296+0.000742 cv-train-auc:0.986506+0.000156
[3] cv-test-auc:0.992054+0.002308 cv-train-auc:0.992072+0.000209
[4] cv-test-auc:0.997696+0.000247 cv-train-auc:0.997691+0.0000333. 基于bootstrap验证训练模型
# 在原始数据集上进行bootstrap重采样
n <- dim(dtrain)[0]
smp_size <- floor(sqrt(n))
set.seed(101)
smp_idx <- sample(n,replace=TRUE)
dtrain.smp <- dtrain[smp_idx,]
# 训练模型
bst <- xgb.train(params,dtrain.smp,num_boost_round=100)
# 在验证集上进行预测
ypred <- predict(bst,dtest)
ytest <- getinfo(dtest,'label')
# 输出模型性能评估结果
auc.tmp <- auc(ypred,ytest)
print(paste('The AUC of this model is',auc.tmp))运行结果如下所示：
[1] "The AUC of this model is 0.995441597067421"六、总结
本文介绍了xgboost bootstrap验证R的相关知识和实现方法。通过基于原始数据训练模型和基于bootstrap验证训练模型，可以有效地评估xgboost模型的准确性。
原创文章，作者：QESRE，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/374056.html
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