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xgboost原理
xgboost和gbdt的区别
xgboost安装
实战
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xgboost原理 |
xgboost是一个提升模型，即训练多个分类器，然后将这些分类器串联起来，达到最终的预测效果。每一个基分类器都是一个弱分类器，但是很多串联起来后效果很强大。
工作原理：
每次加入一棵新树是为了让目标函数进一步下降。当然，加入了新树之后obj可以反映当前损失值；那么这棵新树如何分裂呢？可以使用泰勒公式构造一个Gain来决定当前树模型的划分。
xgboost支持自定义损失函数
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xgboost和gbdt的区别 |
- 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
- 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导。
- xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。从Bias-variance tradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性。
- 列抽样（column subsampling）。xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算，这也是xgboost异于传统gbdt的一个特性。
- 对缺失值的处理。对于特征的值有缺失的样本，xgboost可以自动学习出它的分裂方向
- xgboost工具支持并行。boosting不是一种串行的结构吗?怎么并行的？注意xgboost的并行不是tree粒度的并行，xgboost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），xgboost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。
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xgboost安装 |
下载地址：
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost
执行：
pip install xxx.whl
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实战 |
# -*- coding: utf-8 -*- import xgboost # First XGBoost model for Pima Indians dataset from numpy import loadtxt from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # load data dataset = loadtxt(‘pima-indians-diabetes.csv‘, delimiter=",") # split data into X and y X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # split data into train and test sets 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) # fit model no training data model = XGBClassifier() model.fit(X_train, y_train) # make predictions for test data y_pred = model.predict(X_test) predictions = [round(value) for value in y_pred] # evaluate predictions accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))
6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 1 1 85 66 29 0 26.6 0.351 31 0 8 183 64 0 0 23.3 0.672 32 1 1 89 66 23 94 28.1 0.167 21 0 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1 5 116 74 0 0 25.6 0.201 30 0 3 78 50 32 88 31 0.248 26 1 10 115 0 0 0 35.3 0.134 29 0 2 197 70 45 543 30.5 0.158 53 1 8 125 96 0 0 0 0.232 54 1 4 110 92 0 0 37.6 0.191 30 0 10 168 74 0 0 38 0.537 34 1 10 139 80 0 0 27.1 1.441 57 0 1 189 60 23 846 30.1 0.398 59 1 5 166 72 19 175 25.8 0.587 51 1 7 100 0 0 0 30 0.484 32 1 0 118 84 47 230 45.8 0.551 31 1 7 107 74 0 0 29.6 0.254 31 1 1 103 30 38 83 43.3 0.183 33 0 1 115 70 30 96 34.6 0.529 32 1 3 126 88 41 235 39.3 0.704 27 0 8 99 84 0 0 35.4 0.388 50 0 7 196 90 0 0 39.8 0.451 41 1 9 119 80 35 0 29 0.263 29 1 11 143 94 33 146 36.6 0.254 51 1 10 125 70 26 115 31.1 0.205 41 1 7 147 76 0 0 39.4 0.257 43 1 1 97 66 15 140 23.2 0.487 22 0 13 145 82 19 110 22.2 0.245 57 0 5 117 92 0 0 34.1 0.337 38 0 5 109 75 26 0 36 0.546 60 0 3 158 76 36 245 31.6 0.851 28 1 3 88 58 11 54 24.8 0.267 22 0 6 92 92 0 0 19.9 0.188 28 0 10 122 78 31 0 27.6 0.512 45 0 4 103 60 33 192 24 0.966 33 0 11 138 76 0 0 33.2 0.42 35 0 9 102 76 37 0 32.9 0.665 46 1 2 90 68 42 0 38.2 0.503 27 1 4 111 72 47 207 37.1 1.39 56 1 3 180 64 25 70 34 0.271 26 0 7 133 84 0 0 40.2 0.696 37 0 7 106 92 18 0 22.7 0.235 48 0 9 171 110 24 240 45.4 0.721 54 1 7 159 64 0 0 27.4 0.294 40 0 0 180 66 39 0 42 1.893 25 1 1 146 56 0 0 29.7 0.564 29 0 2 71 70 27 0 28 0.586 22 0 7 103 66 32 0 39.1 0.344 31 1 7 105 0 0 0 0 0.305 24 0 1 103 80 11 82 19.4 0.491 22 0 1 101 50 15 36 24.2 0.526 26 0 5 88 66 21 23 24.4 0.342 30 0 8 176 90 34 300 33.7 0.467 58 1 7 150 66 42 342 34.7 0.718 42 0 1 73 50 10 0 23 0.248 21 0 7 187 68 39 304 37.7 0.254 41 1 0 100 88 60 110 46.8 0.962 31 0 0 146 82 0 0 40.5 1.781 44 0 0 105 64 41 142 41.5 0.173 22 0 2 84 0 0 0 0 0.304 21 0 8 133 72 0 0 32.9 0.27 39 1 5 44 62 0 0 25 0.587 36 0 2 141 58 34 128 25.4 0.699 24 0 7 114 66 0 0 32.8 0.258 42 1 5 99 74 27 0 29 0.203 32 0 0 109 88 30 0 32.5 0.855 38 1 2 109 92 0 0 42.7 0.845 54 0 1 95 66 13 38 19.6 0.334 25 0 4 146 85 27 100 28.9 0.189 27 0 2 100 66 20 90 32.9 0.867 28 1 5 139 64 35 140 28.6 0.411 26 0 13 126 90 0 0 43.4 0.583 42 1 4 129 86 20 270 35.1 0.231 23 0 1 79 75 30 0 32 0.396 22 0 1 0 48 20 0 24.7 0.14 22 0 7 62 78 0 0 32.6 0.391 41 0 5 95 72 33 0 37.7 0.37 27 0 0 131 0 0 0 43.2 0.27 26 1 2 112 66 22 0 25 0.307 24 0 3 113 44 13 0 22.4 0.14 22 0 2 74 0 0 0 0 0.102 22 0 7 83 78 26 71 29.3 0.767 36 0 0 101 65 28 0 24.6 0.237 22 0 5 137 108 0 0 48.8 0.227 37 1 2 110 74 29 125 32.4 0.698 27 0 13 106 72 54 0 36.6 0.178 45 0 2 100 68 25 71 38.5 0.324 26 0 15 136 70 32 110 37.1 0.153 43 1 1 107 68 19 0 26.5 0.165 24 0 1 80 55 0 0 19.1 0.258 21 0 4 123 80 15 176 32 0.443 34 0 7 81 78 40 48 46.7 0.261 42 0 4 134 72 0 0 23.8 0.277 60 1 2 142 82 18 64 24.7 0.761 21 0 6 144 72 27 228 33.9 0.255 40 0 2 92 62 28 0 31.6 0.13 24 0 1 71 48 18 76 20.4 0.323 22 0 6 93 50 30 64 28.7 0.356 23 0 1 122 90 51 220 49.7 0.325 31 1 1 163 72 0 0 39 1.222 33 1 1 151 60 0 0 26.1 0.179 22 0 0 125 96 0 0 22.5 0.262 21 0 1 81 72 18 40 26.6 0.283 24 0 2 85 65 0 0 39.6 0.93 27 0 1 126 56 29 152 28.7 0.801 21 0 1 96 122 0 0 22.4 0.207 27 0 4 144 58 28 140 29.5 0.287 37 0 3 83 58 31 18 34.3 0.336 25 0 0 95 85 25 36 37.4 0.247 24 1 3 171 72 33 135 33.3 0.199 24 1 8 155 62 26 495 34 0.543 46 1 1 89 76 34 37 31.2 0.192 23 0 4 76 62 0 0 34 0.391 25 0 7 160 54 32 175 30.5 0.588 39 1 4 146 92 0 0 31.2 0.539 61 1 5 124 74 0 0 34 0.22 38 1 5 78 48 0 0 33.7 0.654 25 0 4 97 60 23 0 28.2 0.443 22 0 4 99 76 15 51 23.2 0.223 21 0 0 162 76 56 100 53.2 0.759 25 1 6 111 64 39 0 34.2 0.26 24 0 2 107 74 30 100 33.6 0.404 23 0 5 132 80 0 0 26.8 0.186 69 0 0 113 76 0 0 33.3 0.278 23 1 1 88 30 42 99 55 0.496 26 1 3 120 70 30 135 42.9 0.452 30 0 1 118 58 36 94 33.3 0.261 23 0 1 117 88 24 145 34.5 0.403 40 1 0 105 84 0 0 27.9 0.741 62 1 4 173 70 14 168 29.7 0.361 33 1 9 122 56 0 0 33.3 1.114 33 1 3 170 64 37 225 34.5 0.356 30 1 8 84 74 31 0 38.3 0.457 39 0 2 96 68 13 49 21.1 0.647 26 0 2 125 60 20 140 33.8 0.088 31 0 0 100 70 26 50 30.8 0.597 21 0 0 93 60 25 92 28.7 0.532 22 0 0 129 80 0 0 31.2 0.703 29 0 5 105 72 29 325 36.9 0.159 28 0 3 128 78 0 0 21.1 0.268 55 0 5 106 82 30 0 39.5 0.286 38 0 2 108 52 26 63 32.5 0.318 22 0 10 108 66 0 0 32.4 0.272 42 1 4 154 62 31 284 32.8 0.237 23 0 0 102 75 23 0 0 0.572 21 0 9 57 80 37 0 32.8 0.096 41 0 2 106 64 35 119 30.5 1.4 34 0 5 147 78 0 0 33.7 0.218 65 0 2 90 70 17 0 27.3 0.085 22 0 1 136 74 50 204 37.4 0.399 24 0 4 114 65 0 0 21.9 0.432 37 0 9 156 86 28 155 34.3 1.189 42 1 1 153 82 42 485 40.6 0.687 23 0 8 188 78 0 0 47.9 0.137 43 1 7 152 88 44 0 50 0.337 36 1 2 99 52 15 94 24.6 0.637 21 0 1 109 56 21 135 25.2 0.833 23 0 2 88 74 19 53 29 0.229 22 0 17 163 72 41 114 40.9 0.817 47 1 4 151 90 38 0 29.7 0.294 36 0 7 102 74 40 105 37.2 0.204 45 0 0 114 80 34 285 44.2 0.167 27 0 2 100 64 23 0 29.7 0.368 21 0 0 131 88 0 0 31.6 0.743 32 1 6 104 74 18 156 29.9 0.722 41 1 3 148 66 25 0 32.5 0.256 22 0 4 120 68 0 0 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