python环境下xgboost的安装与使用

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xgboost是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行，并且保留了单机并行版本的各种优化，使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。

本文就主要介绍一下xgboost在python环境中的安装与使用。

首先安装XGBoost的C++版本，然后进入源文件的根目录下的 wrappers文件夹执行如下脚本安装Python模块

python setup.py install

下载网址： https://github.com/dmlc/xgboost，（windows环境下安装需要先进行编译）

使用方法：

1.数据导入

数据格式样例

导入方法为：

        dtrain = xgb.DMatrix(‘train.txt‘)
        dtest = xgb.DMatrix(‘test.txt‘)

 2.参数设置

1         param = {‘booster‘:‘gbtree‘,‘max_depth‘:10, ‘eta‘:0.3, ‘silent‘:1, ‘num_class‘:2,‘objective‘:‘multi:softprob‘ }
2         watchlist  = [(dtest,‘test‘), (dtrain,‘train‘)]

设置参数并调整，设置验证数据集

参数解释：

Parameter for Tree Booster

• eta [default=0.3] 
  
  • 为了防止过拟合，更新过程中用到的收缩步长。在每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重。 eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。缺省值为0.3
  • 取值范围为：[0,1]
• gamma [default=0] 
  
  • minimum loss reduction required to make a further partition on a leaf node of the tree. the larger, the more conservative the algorithm will be.
  • range: [0,∞]
• max_depth [default=6] 
  
  • 数的最大深度。缺省值为6
  • 取值范围为：[1,∞]
• min_child_weight [default=1] 
  
  • 孩子节点中最小的样本权重和。如果一个叶子节点的样本权重和小于min_child_weight则拆分过程结束。在现行回归模型中，这个参数是指建立每个模型所需要的最小样本数。该成熟越大算法越conservative
  • 取值范围为: [0,∞]
• max_delta_step [default=0] 
  
  • Maximum delta step we allow each tree’s weight estimation to be. If the value is set to 0, it means there is no constraint. If it is set to a positive value, it can help making the update step more conservative. Usually this parameter is not needed, but it might help in logistic regression when class is extremely imbalanced. Set it to value of 1-10 might help control the update
  • 取值范围为：[0,∞]
• subsample [default=1] 
  
  • 用于训练模型的子样本占整个样本集合的比例。如果设置为0.5则意味着XGBoost将随机的冲整个样本集合中随机的抽取出50%的子样本建立树模型，这能够防止过拟合。
  • 取值范围为：(0,1]
• colsample_bytree [default=1] 
  
  • 在建立树时对特征采样的比例。缺省值为1
  • 取值范围：(0,1]

Parameter for Linear Booster

• lambda [default=0] 
  
  • L2 正则的惩罚系数
• alpha [default=0] 
  
  • L1 正则的惩罚系数
• lambda_bias 
  
  • 在偏置上的L2正则。缺省值为0（在L1上没有偏置项的正则，因为L1时偏置不重要）

Task Parameters

• objective [ default=reg:linear ] 
  
  • 定义学习任务及相应的学习目标，可选的目标函数如下：
  • “reg:linear” –线性回归。
  • “reg:logistic” –逻辑回归。
  • “binary:logistic” –二分类的逻辑回归问题，输出为概率。
  • “binary:logitraw” –二分类的逻辑回归问题，输出的结果为wTx。
  • “count:poisson” –计数问题的poisson回归，输出结果为poisson分布。
  • 在poisson回归中，max_delta_step的缺省值为0.7。(used to safeguard optimization)
  • “multi:softmax” –让XGBoost采用softmax目标函数处理多分类问题，同时需要设置参数num_class（类别个数）
  • “multi:softprob” –和softmax一样，但是输出的是ndata * nclass的向量，可以将该向量reshape成ndata行nclass列的矩阵。没行数据表示样本所属于每个类别的概率。
  • “rank:pairwise” –set XGBoost to do ranking task by minimizing the pairwise loss
• base_score [ default=0.5 ] 
  
  • the initial prediction score of all instances, global bias
• eval_metric [ default according to objective ] 
  
  • 校验数据所需要的评价指标，不同的目标函数将会有缺省的评价指标（rmse for regression, and error for classification, mean average precision for ranking）
  • 用户可以添加多种评价指标，对于Python用户要以list传递参数对给程序，而不是map参数list参数不会覆盖’eval_metric’
  • The choices are listed below:
  • “rmse”: root mean square error
  • “logloss”: negative log-likelihood
  • “error”: Binary classification error rate. It is calculated as #(wrong cases)/#(all cases). For the predictions, the evaluation will regard the instances with prediction value larger than 0.5 as positive instances, and the others as negative instances.
  • “merror”: Multiclass classification error rate. It is calculated as #(wrong cases)/#(all cases).
  • “mlogloss”: Multiclass logloss
  • “auc”: Area under the curve for ranking evaluation.
  • “ndcg”:Normalized Discounted Cumulative Gain
  • “map”:Mean average precision
  • “ndcg@n”,”map@n”: n can be assigned as an integer to cut off the top positions in the lists for evaluation.
  • “ndcg-“,”map-“,”ndcg@n-“,”map@n-“: In XGBoost, NDCG and MAP will evaluate the score of a list without any positive samples as 1. By adding “-” in the evaluation metric XGBoost will evaluate these score as 0 to be consistent under some conditions. 
    training repeatively
• seed [ default=0 ] 
  
  • 随机数的种子。缺省值为0

Console Parameters

The following parameters are only used in the console version of xgboost 
* use_buffer [ default=1 ] 
- 是否为输入创建二进制的缓存文件，缓存文件可以加速计算。缺省值为1 
* num_round 
- boosting迭代计算次数。 
* data 
- 输入数据的路径 
* test:data 
- 测试数据的路径 
* save_period [default=0] 
- 表示保存第i*save_period次迭代的模型。例如save_period=10表示每隔10迭代计算XGBoost将会保存中间结果，设置为0表示每次计算的模型都要保持。 
* task [default=train] options: train, pred, eval, dump 
- train：训练明显 
- pred：对测试数据进行预测 
- eval：通过eval[name]=filenam定义评价指标 
- dump：将学习模型保存成文本格式 
* model_in [default=NULL] 
- 指向模型的路径在test, eval, dump都会用到，如果在training中定义XGBoost将会接着输入模型继续训练 
* model_out [default=NULL] 
- 训练完成后模型的保持路径，如果没有定义则会输出类似0003.model这样的结果，0003是第三次训练的模型结果。 
* model_dir [default=models] 
- 输出模型所保存的路径。 
* fmap 
- feature map, used for dump model 
* name_dump [default=dump.txt] 
- name of model dump file 
* name_pred [default=pred.txt] 
- 预测结果文件 
* pred_margin [default=0] 
- 输出预测的边界，而不是转换后的概率

3.模型训练

1         bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, watchlist)
2         precision = bst.predict(dtest)

训练模型并预测

1         print(metrics.accuracy_score(labels,preds))
2         print(metrics.precision_score(labels, preds))
3         print(metrics.recall_score(labels, preds))

输出指标

4.模型保存与加载

保存模型

bst.save_model(‘0001.model‘)

加载模型

1 bst.load_model("00001.model") # load data

python环境下xgboost的安装与使用

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原文地址：http://www.cnblogs.com/viczhangyuetao/p/7766940.html