Kaggle 神器 xgboost

时间:2022-05-07
本文章向大家介绍Kaggle 神器 xgboost，主要内容包括什么是 xgboost？、为什么要用 xgboost？、怎么应用？、学习资源：、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等，并结合实例形式分析了其使用技巧，希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。

在 Kaggle 的很多比赛中，我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost，而且获得非常好的表现，今天就来看看 xgboost 到底是什么以及如何应用。

本文结构：

  • 什么是 xgboost？
  • 为什么要用它？
  • 怎么应用？
  • 学习资源

什么是 xgboost？

XGBoost ：eXtreme Gradient Boosting 项目地址：https://github.com/dmlc/xgboost

是由 Tianqi Chen http://homes.cs.washington.edu/~tqchen/ 最初开发的实现可扩展，便携，分布式 gradient boosting (GBDT, GBRT or GBM) 算法的一个库，可以下载安装并应用于 C++，Python，R，Julia，Java，Scala，Hadoop，现在有很多协作者共同开发维护。

XGBoost 所应用的算法就是 gradient boosting decision tree，既可以用于分类也可以用于回归问题中。

那什么是 Gradient Boosting？

Gradient boosting 是 boosting 的其中一种方法

所谓 Boosting ，就是将弱分离器 f_i(x) 组合起来形成强分类器 F(x) 的一种方法。

所以 Boosting 有三个要素：

  • A loss function to be optimized： 例如分类问题中用 cross entropy，回归问题用 mean squared error。
  • A weak learner to make predictions： 例如决策树。
  • An additive model： 将多个弱学习器累加起来组成强学习器，进而使目标损失函数达到极小。

Gradient boosting 就是通过加入新的弱学习器，来努力纠正前面所有弱学习器的残差，最终这样多个学习器相加在一起用来进行最终预测，准确率就会比单独的一个要高。之所以称为 Gradient，是因为在添加新模型时使用了梯度下降算法来最小化的损失。

为什么要用 xgboost？

前面已经知道，XGBoost 就是对 gradient boosting decision tree 的实现，但是一般来说，gradient boosting 的实现是比较慢的，因为每次都要先构造出一个树并添加到整个模型序列中。

而 XGBoost 的特点就是计算速度快，模型表现好，这两点也正是这个项目的目标。

表现快是因为它具有这样的设计：

  • Parallelization： 训练时可以用所有的 CPU 内核来并行化建树。
  • Distributed Computing ： 用分布式计算来训练非常大的模型。
  • Out-of-Core Computing： 对于非常大的数据集还可以进行 Out-of-Core Computing。
  • Cache Optimization of data structures and algorithms： 更好地利用硬件。

下图就是 XGBoost 与其它 gradient boosting 和 bagged decision trees 实现的效果比较，可以看出它比 R, Python，Spark，H2O 中的基准配置要更快。

另外一个优点就是在预测问题中模型表现非常好，下面是几个 kaggle winner 的赛后采访链接，可以看出 XGBoost 的在实战中的效果。

怎么应用？

先来用 Xgboost 做一个简单的二分类问题，以下面这个数据为例，来判断病人是否会在 5 年内患糖尿病，这个数据前 8 列是变量，最后一列是预测值为 0 或 1。

数据描述： https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pima+Indians+Diabetes

下载数据集，并保存为 “pima-indians-diabetes.csv“ 文件： https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data

1. 基础应用

引入 xgboost 等包

from numpy import loadtxt
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

分出变量和标签

dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=",")

X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]

将数据分为训练集和测试集，测试集用来预测，训练集用来学习模型

seed = 7
test_size = 0.33
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed)

xgboost 有封装好的分类器和回归器，可以直接用 XGBClassifier 建立模型 这里是 XGBClassifier 的文档： http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#module-xgboost.sklearn

model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

xgboost 的结果是每个样本属于第一类的概率，需要用 round 将其转换为 0 1 值

y_pred = model.predict(X_test)
predictions = [round(value) for value in y_pred]

得到 Accuracy: 77.95%

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))
2. 监控模型表现

xgboost 可以在模型训练时，评价模型在测试集上的表现，也可以输出每一步的分数

只需要将

model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

变为：

model = XGBClassifier()
eval_set = [(X_test, y_test)]
model.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=10, eval_metric="logloss", eval_set=eval_set, verbose=True)

那么它会在每加入一颗树后打印出 logloss

[31]    validation_0-logloss:0.487867
[32]    validation_0-logloss:0.487297
[33]    validation_0-logloss:0.487562

并打印出 Early Stopping 的点：

Stopping. Best iteration:
[32]    validation_0-logloss:0.487297
3. 输出特征重要度

gradient boosting 还有一个优点是可以给出训练好的模型的特征重要性， 这样就可以知道哪些变量需要被保留，哪些可以舍弃

需要引入下面两个类

from xgboost import plot_importance
from matplotlib import pyplot

和前面的代码相比，就是在 fit 后面加入两行画出特征的重要性

model.fit(X, y)

plot_importance(model)
pyplot.show()
4. 调参

如何调参呢，下面是三个超参数的一般实践最佳值，可以先将它们设定为这个范围，然后画出 learning curves，再调解参数找到最佳模型：

  • learning_rate ＝ 0.1 或更小，越小就需要多加入弱学习器；
  • tree_depth ＝ 2～8；
  • subsample ＝ 训练集的 30%～80%；

接下来我们用 GridSearchCV 来进行调参会更方便一些：

可以调的超参数组合有：

树的个数和大小 (n_estimators and max_depth). 学习率和树的个数 (learning_rate and n_estimators). 行列的 subsampling rates (subsample, colsample_bytree and colsample_bylevel).

下面以学习率为例：

先引入这两个类

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

设定要调节的 learning_rate = [0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 0.2, 0.3] 和原代码相比就是在 model 后面加上 grid search 这几行：

model = XGBClassifier()
learning_rate = [0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 0.2, 0.3]
param_grid = dict(learning_rate=learning_rate)
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=7)
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring="neg_log_loss", n_jobs=-1, cv=kfold)
grid_result = grid_search.fit(X, Y)

最后会给出最佳的学习率为 0.1 Best: -0.483013 using {'learning_rate': 0.1}

print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))

我们还可以用下面的代码打印出每一个学习率对应的分数：

means = grid_result.cv_results_['mean_test_score']
stds = grid_result.cv_results_['std_test_score']
params = grid_result.cv_results_['params']
for mean, stdev, param in zip(means, stds, params):
    print("%f (%f) with: %r" % (mean, stdev, param))
-0.689650 (0.000242) with: {'learning_rate': 0.0001}
-0.661274 (0.001954) with: {'learning_rate': 0.001}
-0.530747 (0.022961) with: {'learning_rate': 0.01}
-0.483013 (0.060755) with: {'learning_rate': 0.1}
-0.515440 (0.068974) with: {'learning_rate': 0.2}
-0.557315 (0.081738) with: {'learning_rate': 0.3}

前面就是关于 xgboost 的一些基础概念和应用实例，下面还有一些学习资源供参考：

学习资源：

Tianqi Chen 的讲座： https://www.youtube.com/watch?v=Vly8xGnNiWs&feature=youtu.be 讲义： https://speakerdeck.com/datasciencela/tianqi-chen-xgboost-overview-and-latest-news-la-meetup-talk

入门教程： https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/

安装教程： http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html

应用示例： https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/demo

最好的资源当然就是项目的 Github 主页： https://github.com/dmlc/xgboost

参考： http://machinelearningmastery.com/develop-first-xgboost-model-python-scikit-learn/ https://www.zhihu.com/question/37683881

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