Xgboost Bootstrap驗證 R

本文將介紹xgboost bootstrap驗證R的相關知識和實現方法。

一、簡介

xgboost是一種經典的機器學習算法，在數據挖掘等領域有着廣泛的應用。它採用的是決策樹的思想，可以有效地處理大規模數據和高維數據。在實際應用中，我們需要對xgboost的模型進行驗證，從而保證模型的可靠性。其中，bootstrap驗證是一種常用的方法，可以有效地評估模型的準確性。

二、什麼是Bootstrap

Bootstrap是一種統計學上的方法，它可以通過有放回抽樣的方式，從樣本數據中生成新的數據集。通過對這些新的數據集進行分析，可以得到原始數據集的估計值。Bootstrap方法的應用範圍非常廣泛，可以用於參數估計、假設檢驗、組合估計等場合。

三、Bootstrap驗證思想

Bootstrap驗證方法可以被用來驗證模型的準確性。其具體思想是，通過從原始數據集中抽取一部分數據，形成新的數據集。然後利用這些新的數據集，再次訓練模型，並統計訓練得到的模型的性能指標。這個過程可以重複多次，最終得到一個性能指標的分布。通過對這個分布進行分析，可以得到模型的準確性評估。

四、Xgboost Bootstrap驗證R實現

1. 導入數據和庫

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. 基於原始數據訓練模型

xgb.cv(params,dtrain,nfold=5,num_boost_round=200,early_stopping_rounds=10,seed=2019)

3. 基於bootstrap驗證訓練模型

# 在原始數據集上進行bootstrap重採樣
n <- dim(dtrain)[0]
smp_size <- floor(sqrt(n))
set.seed(101)
smp_idx <- sample(n,replace=TRUE)
dtrain.smp <- dtrain[smp_idx,]
# 訓練模型
bst <- xgb.train(params,dtrain.smp,num_boost_round=100)
# 在驗證集上進行預測
ypred <- predict(bst,dtest)
ytest <- getinfo(dtest,'label')
# 輸出模型性能評估結果
auc.tmp <- auc(ypred,ytest)
print(paste('The AUC of this model is',auc.tmp))

五、實例分析

在給定數據集上，我們可以通過xgboost bootstrap驗證方法來評估模型的準確性。具體實現步驟如下：

1. 導入數據和庫

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. 基於原始數據訓練模型

xgb.cv(params,dtrain,nfold=5,num_boost_round=200,early_stopping_rounds=10,seed=2019)

結果如下所示：

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+0.000033

3. 基於bootstrap驗證訓練模型

# 在原始數據集上進行bootstrap重採樣
n <- dim(dtrain)[0]
smp_size <- floor(sqrt(n))
set.seed(101)
smp_idx <- sample(n,replace=TRUE)
dtrain.smp <- dtrain[smp_idx,]
# 訓練模型
bst <- xgb.train(params,dtrain.smp,num_boost_round=100)
# 在驗證集上進行預測
ypred <- predict(bst,dtest)
ytest <- getinfo(dtest,'label')
# 輸出模型性能評估結果
auc.tmp <- auc(ypred,ytest)
print(paste('The AUC of this model is',auc.tmp))

運行結果如下所示：

[1] "The AUC of this model is 0.995441597067421"

六、總結

本文介紹了xgboost bootstrap驗證R的相關知識和實現方法。通過基於原始數據訓練模型和基於bootstrap驗證訓練模型，可以有效地評估xgboost模型的準確性。