決策樹分箱：提高模型性能的有效方式

一、箱體何時出現問題

決策樹分箱是將連續變量分段，把連續值轉換為離散值。在大多數情況下，決策樹分箱是加快流程並提高模型性能的有效方式之一。但是，當箱體過少或過多時，會導致過擬合或欠擬合的問題。

為了避免此類問題，我們需要確定方便調整粒度的分箱方法。基於等頻分箱可實現更平滑的劃分，而根據等距分箱可以很好地處理強烈偏斜的變量。此外，基於最大信息係數(MIC)的方法也適用於強烈偏斜的變量，是包括度量關聯性和線性關係的一項有用技術。

下面是根據MIC技術分箱的代碼:

def MIC_breakpoints(x, y, n_breaks=10):
    # Function that takes in a feature x and a target y and outputs breakpoints derived 
    # by the MIC method
    from minepy import MINE
    m = MINE()
    m.compute_score(x, y)
    breaks = [np.percentile(x,[i*100/n_breaks]) for i in range(1,n_breaks)]
    return breaks

二、運用分箱提高模型性能

除了解決離群值或強烈偏斜變量的問題之外，決策樹分箱還可將指標空間減少為稍微少於最大類別的平方根。當具有多個變量的數據集變得更小時，能夠更容易地建立模型。

此外，通過降低過多過少的分箱的數量，可以減輕過擬合或欠擬合的情況，這也解釋了為什麼決策樹模型通常使用的是分箱後的分界點。

下面是在梯度增強樹(Gradient Boosted Trees)模型中運用分箱的示例:

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from pyspark.ml.feature import Bucketizer

# Creating instance of Bucketizer
bucketizer = Bucketizer(splits=[-float("inf"), 0, 10, 20, 30, float("inf")], inputCol="someContinuousFeature", outputCol="bucketizedFeature")

# Transforming the dataset using bucketizer instance
df_bucketized = bucketizer.transform(df)

# Dividing the data into train and validation sets
train, test = df_bucketized.randomSplit([0.8, 0.2], seed=11)

# Initializing GBT regressor model
gbt = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=6, random_state=11)

# Fitting the model
gbt.fit(train.features, train.target)

# Evaluating the model
gbt.score(test.features, test.target)

三、最佳實踐

在決策樹分箱中，有幾個最佳實踐可供參考:

• 不用量化變量，因為二元分支本身已經為描述者和每個分段的數據集定義了大小
• 每個箱體中有足夠的數據
• 每個箱體的大小足夠平均
• 箱體數量根據樣本數據的大小適當調整，通常取 5-20 個
• 避免使用限定和硬編碼的分界點，因為它們毫無疑問都是不可維護的

此外，在最大化性能時，應謹慎使用交叉驗證。由於分箱與特定的數據集有關，因此使用交叉驗證針對不同的數據集可能會導致更低的性能。為避免過多擬合或欠擬合而使性能更穩定，建議使用正確的分箱方法。

四、結論

通過文章的分析，我們發現決策樹分箱是提高模型性能的有效方式之一。但在使用之前，一定要注意分箱無效、過擬合和欠擬合等問題。在實踐中，我們應該充分利用強大的機器學習庫，如scikit-learn和pyspark.ml，來完成分箱的工作並據此提高機器學習模型的性能。