sklearnxgboost詳解

一、xgboost簡介

XGBoost 是一種在梯度提升決策樹 (Gradient Boosting Decision Tree，簡稱 GBDT)基礎上演進而來的機器學習模型，是 Boosting Family 演算法中的一種。GBDT 是一種迭代的決策樹演算法，通過加上多個弱分類器（決策樹），不斷調整目標函數的取值為殘差，進而擬合出一個比較強大的分類模型。

XGBoost 是 GBDT 的一個實現，相比其他 GBDT 實現，XGBoost 在分裂節點時會比傳統 GBDT 基於 Greedy 演算法採用貪心策略更優，具有對缺失值的自適應處理能力，並且在正則化方面有很多的演算法和技巧。

對於分類問題，XGBoost 使用 Softmax 函數進行預測；對於回歸問題，XGBoost 則採用數據擬合即可。在實際應用過程中，XGBoost 在文本分類、推薦系統、搜索排序、天氣預測、生物信息學等眾多應用領域得到了廣泛應用。

二、安裝sklearnxgbos

安裝sklearnxgboost，可以使用pip進行安裝。命令：pip install xgboost。除了使用pip安裝，也可以使用源碼進行安裝。源代碼可以在 XGBoost 官方網站下載。

三、數據預處理

在使用XGBoost進行訓練之前需要對數據進行預處理。首先，將數據分成訓練集、測試集，使用 sklearn.model_selection 下的 train_test_split 函數進行，代碼如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X, Y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，X 是所有自變數的數據，Y 是因變數的數據。

接下來，需要對訓練集進行正態分布處理。這裡使用 sklearn.preprocessing 下的 StandardScaler 進行預處理，代碼如下：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

sc = StandardScaler()
xtrain = sc.fit_transform(xtrain)
xtest = sc.transform(xtest)

四、模型訓練

使用XGBoost進行模型訓練，代碼如下：

import xgboost as xgb

dtrain = xgb.DMatrix(xtrain, label=ytrain)
dtest = xgb.DMatrix(xtest, label=ytest)

param = {'max_depth': 5, 'eta': 0.1, 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 3}
num_round = 100
bst = xgb.train(param, dtrain, num_round)

preds = bst.predict(dtest)

在這個例子中，我們設置計算樹的最大深度為 5，使用 softmax 進行多分類問題預測，共有 3 個類別，學習率為 0.1，訓練輪次為 100 輪。在模型訓練完成後，使用 bst.predict 進行預測，得到了測試集的預測結果。

五、模型評估

在模型訓練完成後，需要對模型進行評估，可以使用 sklearn.metrics 下的 accuracy_score、precision_score、recall_score 和 f1_score 等函數進行評估，代碼如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

print('Accuracy: ', accuracy_score(ytest, preds))
print('Precision: ', precision_score(ytest, preds, average='weighted'))
print('Recall: ', recall_score(ytest, preds, average='weighted'))
print('F1-Score: ', f1_score(ytest, preds, average='weighted'))

六、模型調參

在使用XGBoost進行模型訓練時，可以通過調整模型的參數來提高模型的性能。其中，最常見的參數包括：

1、max_depth：決策樹的最大深度。

2、learning_rate：學習率，也稱為步長。

3、n_estimators：決策樹的數量。

4、subsample：在構建每個決策樹時，使用的子樣本佔總樣本的比例。

……

調參過程並不是一次調參解決所有問題，而是一個不斷迭代調參的過程。可以使用 sklearn.model_selection 下的 GridSearchCV 或 RandomizedSearchCV 進行自動調參。代碼如下：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV

params = {'max_depth': [3, 5, 7], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2], 'n_estimators': [50, 100, 150], 
          'subsample': [0.3, 0.5, 0.7]}
xgb_clf = xgb.XGBClassifier()

clf = RandomizedSearchCV(xgb_clf, params, cv=5, n_jobs=-1)
clf.fit(xtrain, ytrain)

print('Best Params: ', clf.best_params_)
print('Best Score: ', clf.best_score_)

在這裡，我們設定了一組樹的最大深度、學習率、決策樹數量和子樣本比例參數，使用隨機搜索進行一次自動化的調參過程。

七、小結

通過本篇文章的介紹，我們可以發現，使用 XGBoost 進行模型訓練時，需要進行數據預處理、模型訓練、模型評估與調參等步驟。在這個過程中，我們了解了 XGBoost 的基本原理，以及如何通過 XGBoost 優化模型。