使用xgboost库

目录

• xgboost中的参数
• 使用sklearn中xgboostAPI
  • 绘制学习曲线
  • 进化的学习曲线：方差与泛化误差
• 使用xgboost.train()
• 使用xgboost.cv()
  • 案例：在波士顿数据集上，使用xgb.cv这个类进行调参
• 分类案例：XGB中样本不均衡问题

xgboost中的参数

正则化参数往往不是我们调参的最优选择，如果真的希望控制模型的复杂度，我们会调整 $\gamma$而不是调整这两个正则化参数.
如果我们希望调整 $\alpha$, $\lambda$，往往会使用网格搜索来帮助我们。

参数min_child_weight不太常用，它时一片叶子上的二阶导数 $h_i$之和。当样本对应的二阶导数很小时，比如为0.01，min_child_weight若设定为1，则说明一片叶子上至少需要100个样本。
本质上说，这个参数其实是在控制叶子上所需的最小样本量。因此对样本量很大的数据会比较有效。

调参的过程：
通常在我们获得了一个数据集后，我们先使用网格搜索找出比较合适的n_estimators和eta组合
然后使用gamma或者max_depth观察模型处于什么样的状态（过拟合还是欠拟合，处于方差-偏差图像的左边还是右边？）
最后再决定是否要进行剪枝

使用sklearn中xgboostAPI

import xgboost
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import cross_val_score,KFold,train_test_split
from time import time
import datetime

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=420)

reg = xgboost.XGBRegressor(n_estimators=100).fit(X_train,y_train)
reg.score(X_test,y_test)

0.9197580267581366

[*zip(boston.feature_names,reg.feature_importances_)]

[('CRIM', 0.02474326),
 ('ZN', 0.0023391892),
 ('INDUS', 0.008951775),
 ('CHAS', 0.01757721),
 ('NOX', 0.048474625),
 ('RM', 0.25909728),
 ('AGE', 0.012036602),
 ('DIS', 0.042923097),
 ('RAD', 0.013585145),
 ('TAX', 0.025586879),
 ('PTRATIO', 0.04455473),
 ('B', 0.01763431),
 ('LSTAT', 0.48249587)]

可以查看模型的重要性分数，使用嵌入法进行特征选择

绘制学习曲线

from sklearn.model_selection import learning_curve
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
train_sizes,train_scores,test_scores = learning_curve(xgboost.XGBRegressor(n_estimators=100),X_train,y_train,shuffle=True,cv=5,scoring="r2",random_state=420)

plt.grid()
plt.xlabel("training examples")
plt.ylabel("Score")
plt.plot(train_sizes,np.mean(train_scores,axis=1),"o-",label="Training score")
plt.plot(train_sizes,np.mean(test_scores,axis=1),"o-",label="Test score")
plt.legend(loc="best")

<matplotlib.legend.Legend at 0x1a16c9fa20>

进化的学习曲线：方差与泛化误差

衡量模型在未知数据上的准确率的指标叫做，泛化误差(Genelization error)
一个模型在位置数据集(D)上的泛化误差E，由方差(var),偏差(bais)和噪声( $/epsilon$)共同决定。
其中偏差就是训练集上的拟合程度决定，方差是模型的稳定性决定，噪声是不可控的。
泛化误差越小，模型越理想。
$E(f;D)=bias^2+var+\epsilon^2$

改进后的学习曲线，即考虑偏差也考虑方差

#改进后的学习曲线，将方差也考虑其中
cv = KFold(n_splits=5, shuffle = True, random_state=42) #交叉验证模式
n_estimators = np.arange(100,300,10)
bias = []#记录偏差
var = []#记录方差
Err = []#记录泛化误差中可控的部分

for i in n_estimators:
    reg = xgboost.XGBRegressor(n_estimators=i,random_state=420)
    CVresult = cross_val_score(reg,X_train,y_train,cv=cv)
    bias.append(CVresult.mean()) #记录偏差
    var.append(CVresult.var()) #记录方差
    Err.append((1-CVresult.mean())**2+CVresult.var())

bias = np.array(bias)
var = np.array(var)
Err = np.array(Err)

print("when bias is min",n_estimators[np.argmax(bias)],max(bias),var[np.argmax(bias)])
print("when var is min",n_estimators[np.argmin(var)],bias[np.argmin(var)],min(var))    
print("when Err is min",n_estimators[np.argmin(Err)],bias[np.argmin(Err)],var[np.argmin(Err)])

plt.figure(figsize=(20,5))
plt.plot(n_estimators,bias,c="black",label="XGB")
plt.plot(n_estimators,bias+var*0.05,c="red",linestyle="-.")
plt.plot(n_estimators,bias-var*0.05,c="red",linestyle="-.")
plt.legend()
plt.show()

when bias is min 180 0.8038787848970184 0.00959321570484315
when var is min 180 0.8038787848970184 0.00959321570484315
when Err is min 180 0.8038787848970184 0.00959321570484315

xgboost.train()的使用

使用xgboost库的建模流程

1. 读取数据 xgboost.DMatrix()
2. 设置参数 param={}
3. 训练模型 bst = xgboost.train(param)
4. 预测结果 bst.predict()

import xgboost
#使用DMatrix类读取数据
dtrain = xgboost.DMatrix(X_train,y_train)
dtest = xgboost.DMatrix(X_test,y_test)

#写明参数
param = {
    'silent':False,
    "objective":"reg:linear",
    "eta":0.1
}
num_round = 180

#训练模型
bst = xgboost.train(param,dtrain,num_round)

#预测结果
predict = bst.predict(dtest)
from sklearn.metrics import r2_score
r2_score(y_test,predict)

0.9260984298390122

使用xgboost.cv()类

为了调整gamma，使用xgboost库中的类xgboost.cv
xgboost.cv中用于回归和分类的评估指标有：

• rmse 均方根误差
• mae 绝对平均误差
• logloss 对数损失（二分类用）
• mlogloss 对数损失（多分类用）
• error 分类误差(1-准确率)
• auc AUC面积

在param中{“eval_metric”:“mae”}进行修改

#使用Dmatrix类读取数据
dfull = xgboost.DMatrix(X,y)

#设定参数
param_0 = {
'silent':True,'obj':'reg:linear',"gamma":0
#     "eval_metric":"rmse"
}
param_20 = {
    "silent":True,"obj":"reg:linear","gamma":20
}

num_round=180
n_fold=5

#使用类xgb.cv
time0 = time()
CVresult_0 = xgboost.cv(param_0,dfull,num_round,n_fold)
CVresult_20 = xgboost.cv(param_20,dfull,num_round,n_fold)
print(datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime("%M:%s:%f"))

#看看类xgb.cv生成的结果
CVresult_0.head()

00:1:237792

plt.figure(figsize=(20,5))
plt.grid()
plt.plot(range(1,181),CVresult_0.iloc[:,0],c = "red",label="train,gamma=0")
plt.plot(range(1,181),CVresult_0.iloc[:,2],c = "orange",label="test,gamma=0")

plt.plot(range(1,181),CVresult_20.iloc[:,0],c = "g",label="train,gamma=20")
plt.plot(range(1,181),CVresult_20.iloc[:,2],c = "b",label="test,gamma=20")


plt.xlabel("n_estimators")
plt.ylabel("rmse")
plt.legend()
plt.show()

案例：在波士顿数据集上，使用xgb.cv这个类进行调参

dfull = xgboost.DMatrix(X,y)

param = {
    "silent":True,
    "obj":"reg:linear",#确定xgb所用的损失函数
    "subsample":1,
    "max_depth":6,
    "eta":0.3,
    "gamma":0,
    "lambda":1,
    "alpha":0,
    "colsample_bytree":1,
    "colsample_bylevel":1,
    "colsample_bynode":1,
    "nfold":5,
#     "eval_metric":"rmse"
}
num_round=200

time0 = time()
CVresult = xgboost.cv(param,dfull,num_round)
print(datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime("%M:%s:%f"))

00:0:331057

plt.figure(figsize=(20,5))
plt.grid()
plt.plot(range(1,201),CVresult.iloc[:,0],c = "red",label="train,original")
plt.plot(range(1,201),CVresult.iloc[:,2],c = "orange",label="test,original")

plt.xlabel("n_estimators")
plt.ylabel("rmse")
plt.legend(fontsize="xx-large")#让图例的字体最大

plt.show()

从曲线上可以看出，模型现在处于过拟合的状态，我们决定剪枝。
我们的目标是：训练集和测试集的结果尽量接近。
在这里我们使用三组曲线，一组用于展示原式数据集上的结果，一组用于展示上一个参数调整完毕后的结果，最后一组用于展示现在我们在调节的参数的结果

param_original = {
    "silent":True,
    "obj":"reg:linear",#确定xgb所用的损失函数
    "subsample":1,
    "max_depth":6,
    "eta":0.3,
    "gamma":0,
    "lambda":1,
    "alpha":0,
    "colsample_bytree":1,
    "colsample_bylevel":1,
    "colsample_bynode":1,
    "nfold":5,
#     "eval_metric":"rmse"
}
num_round=200

time0 = time()
CVresult_original = xgboost.cv(param_original,dfull,num_round)
print(datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime("%M:%s:%f"))

plt.figure(figsize=(20,5))
plt.grid()
plt.plot(range(1,201),CVresult.iloc[:,0],c = "red",label="train,original")
plt.plot(range(1,201),CVresult.iloc[:,2],c = "orange",label="test,original")


param_last = {
    "silent":True,
    "obj":"reg:linear",#确定xgb所用的损失函数
    "subsample":1,
    "max_depth":4,
    "eta":0.05,
    "gamma":20,
    "lambda":3.5,
    "alpha":0.2,
    "colsample_bytree":0.4,
    "colsample_bylevel":0.6,
    "colsample_bynode":1,
    "nfold":5,
#     "eval_metric":"rmse"
}


param_now = {
    "silent":True,
    "obj":"reg:linear",#确定xgb所用的损失函数
    "subsample":1,
    "max_depth":2,
    "eta":0.05,
    "gamma":0,
    "lambda":1,
    "alpha":0,
    "colsample_bytree":1,
    "colsample_bylevel":0.4,
    "colsample_bynode":1,
    "nfold":5,
#     "eval_metric":"rmse"
}

CVresult_last = xgboost.cv(param_last,dfull,num_round)
CVresult_now = xgboost.cv(param_now,dfull,num_round)

plt.plot(range(1,201),CVresult_last.iloc[:,0],label="train,last")
plt.plot(range(1,201),CVresult_last.iloc[:,2],label="test,last")

plt.plot(range(1,201),CVresult_now.iloc[:,0],"o-",label="train,now")
plt.plot(range(1,201),CVresult_now.iloc[:,2],"o-",label="test,now")


plt.xlabel("n_estimators")
plt.ylabel("rmse")
plt.legend(fontsize="xx-large")#让图例的字体最大
plt.show()

00:0:332620

调整中的问题：

1. 一个个参数调整太麻烦，可不可以使用网格搜索？
   建议先使用xgboost.cv来确认参数的范围，否则很可能花很长时间做了无用功。
   并且，在使用网格搜索的时候，最好不要一次性将所有的参数都放入进行搜索，最多一次两三个。
   一些互相影响的参数需要放在一起使用，比如学习率eta和n_estimators

2. 调参的顺序会影响调参结果吗？
   会影响
   在现实中，我们会优先调整那些对模型影响巨大的参数。

建议的剪枝调参顺序为：

• n_estimators与eta共同调节
• gamma或者max_depth
• 采样和抽样参数（纵向抽样影响更大）
• 正则化的两个参数

分类案例：XGB中样本不均衡问题

通过调节scale_pos_weight参数来进行
通常scale_pos_weight=负样本数之和/正样本数之和

#创建样本不均衡的数据集
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix,recall_score,roc_auc_score

class_1 = 500 #类别1有500个样本
class_2 = 50 #类别2有50个样本
centers = [[0,0],[2,2]] #设定两个类别的中心
clusters_std = [1.5,0.5] #设定两个类别的方差，通常来说，样本量比较大的类别会更加松散

X,y = make_blobs(
    n_samples=[class_1,class_2],
    centers = centers,
    cluster_std = clusters_std,
    random_state = 0,
    shuffle = False
)

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=420)

在数据集上建模：sklearn模式

clf = xgboost.XGBClassifier()
clf.fit(X_train,y_train)
predict = clf.predict(X_test)
clf.score(X_test,y_test)

0.9272727272727272

confusion_matrix(y_test,predict,labels=[1,0])

array([[  9,   4],
       [  8, 144]])

recall_score(y_test,predict)

0.6923076923076923

roc_auc_score(y_test,predict)

0.819838056680162

## 调整scale_pos_weight参数
clf_ = xgboost.XGBClassifier(scale_pos_weight=10).fit(X_train,y_train)
predict_ = clf_.predict(X_test)
clf_.score(X_test,y_test)

0.9515151515151515

confusion_matrix(y_test,predict_,labels=[1,0])

array([[ 13,   0],
       [  8, 144]])

recall_score(y_test,predict_)

1.0

roc_auc_score(y_test,predict_)

0.9736842105263158

调整scale_pos_weight后，模型的准确率有了很大提高

在数据集上建模：xgboost模式

dtrain = xgboost.DMatrix(X_train,y_train)
dtest = xgboost.DMatrix(X_test)

param={
    "slient":True,
    "objective":"binary:logistic",
    "eta":0.1,
    "scale_pos_weight":1
}
num_round=100

bst = xgboost.train(param,dtrain,num_round)
preds = bst.predict(dtest)

preds[:5]

array([0.00110357, 0.00761518, 0.00110357, 0.00110357, 0.93531454],
      dtype=float32)

返回的是预测概率，需要改成类别

preds[preds > 0.5] = 1
preds[preds != 1] = 0

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test,preds)

0.9272727272727272

修改scale_pos_weight

param={
    "slient":True,
    "objective":"binary:logistic",
    "eta":0.1,
    "scale_pos_weight":10
}
num_round=100

bst = xgboost.train(param,dtrain,num_round)
preds = bst.predict(dtest)

preds[preds > 0.5] = 1
preds[preds != 1] = 0

accuracy_score(y_test,preds)

0.9515151515151515

也可以通过调整不同的阈值来进行调整