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XGBoost参数调优完全指南(附Python代码)

作者:兴义市全盈商贸有限公司 来源:www.cnlianguo.com 发布时间:2017-09-08 18:01:08
 

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码)

译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下载完整代码对照参考。另外,我自己跟着教程做的时候,发现我的库无法解析字符串类型的特征,所以只用其中一部分特征做的,具体数值跟文章中不一样,反而可以帮助理解文章。所以大家其实也可以小小修改一下代码,不一定要完全跟着教程做~ ^0^
需要提前安装好的库:numpy,matplotlib,pandas,xgboost,scikit-learn

简介

如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据。
构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是,提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个参数。所以为了提高模型的表现,参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候,有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数?这些参数要调到什么值,才能达到理想的输出?
这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读。在这篇文章中,我们会学到参数调优的技巧,以及XGboost相关的一些有用的知识。以及,我们会用Python在一个数据集上实践一下这个算法。

你需要知道的

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是Gradient Boosting算法的一个优化的版本。

特别鸣谢:我个人十分感谢Mr Sudalai Rajkumar (aka SRK)大神的支持,目前他在AV Rank中位列第二。如果没有他的帮助,就没有这篇文章。在他的帮助下,我们才能给无数的数据科学家指点迷津。给他一个大大的赞!

内容列表

1、XGBoost的优势
2、理解XGBoost的参数
3、调整参数(含示例)

1、XGBoost的优势

XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。当我对它的表现有更多了解的时候,当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候,我发现它具有很多优势:

1、正则化 标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减少过拟合也是有帮助的。 实际上,XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名。 2、并行处理 XGBoost可以实现并行处理,相比GBM有了速度的飞跃。 不过,众所周知,Boosting算法是顺序处理的,它怎么可能并行呢?每一课树的构造都依赖于前一棵树,那具体是什么让我们能用多核处理器去构造一个树呢?我希望你理解了这句话的意思。XGBoost 也支持Hadoop实现。 3、高度的灵活性 XGBoost 允许用户定义自定义优化目标和评价标准 它对模型增加了一个全新的维度,所以我们的处理不会受到任何限制。 4、缺失值处理 XGBoost内置处理缺失值的规则。 用户需要提供一个和其它样本不同的值,然后把它作为一个参数传进去,以此来作为缺失值的取值。XGBoost在不同节点遇到缺失值时采用不同的处理方法,并且会学习未来遇到缺失值时的处理方法。 5、剪枝 当分裂时遇到一个负损失时,GBM会停止分裂。因此GBM实际上是一个贪心算法。 XGBoost会一直分裂到指定的最大深度(max_depth),然后回过头来剪枝。如果某个节点之后不再有正值,它会去除这个分裂。 这种做法的优点,当一个负损失(如-2)后面有个正损失(如+10)的时候,就显现出来了。GBM会在-2处停下来,因为它遇到了一个负值。但是XGBoost会继续分裂,然后发现这两个分裂综合起来会得到+8,因此会保留这两个分裂。 6、内置交叉验证 XGBoost允许在每一轮boosting迭代中使用交叉验证。因此,可以方便地获得最优boosting迭代次数。 而GBM使用网格搜索,只能检测有限个值。 7、在已有的模型基础上继续 XGBoost可以在上一轮的结果上继续训练。这个特性在某些特定的应用上是一个巨大的优势。 sklearn中的GBM的实现也有这个功能,两种算法在这一点上是一致的。

相信你已经对XGBoost强大的功能有了点概念。注意这是我自己总结出来的几点,你如果有更多的想法,尽管在下面评论指出,我会更新这个列表的!

2、XGBoost的参数

XGBoost的作者把所有的参数分成了三类:
1、通用参数:宏观函数控制。
2、Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression)。
3、学习目标参数:控制训练目标的表现。
在这里我会类比GBM来讲解,所以作为一种基础知识。

通用参数

这些参数用来控制XGBoost的宏观功能。

1、booster[默认gbtree] 选择每次迭代的模型,有两种选择:
gbtree:基于树的模型
gbliner:线性模型 2、silent[默认0] 当这个参数值为1时,静默模式开启,不会输出任何信息。 一般这个参数就保持默认的0,因为这样能帮我们更好地理解模型。 3、nthread[默认值为最大可能的线程数] 这个参数用来进行多线程控制,应当输入系统的核数。 如果你希望使用CPU全部的核,那就不要输入这个参数,算法会自动检测它。
还有两个参数,XGBoost会自动设置,目前你不用管它。接下来咱们一起看booster参数。 booster参数

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