XGBoost总结

再从头到尾复习一边+面试题总结：https://zhuanlan.zhihu.com/p/83901304

 陈国平：GBDT原理小结：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html#!comments

XGBoost算法原理小结、XGBoost类库使用小结  https://www.cnblogs.com/pinard/

https://blog.csdn.net/u013363120/article/details/80195471缺点

https://blog.csdn.net/weixin_41843918/article/details/88817166总结

简介：

xgboost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器。以为xgboost是一种提升树模型，所以他是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是cart回归树模型。

xgboost是在GBDT的基础上进行改进，使得更加强大，使用范围更大
xgboost一般和sklearn一起使用，但是由于sklearn中没有集成Xgboost，所以需要单独安装
在安装的时候要注意安装多线程版本

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：

1.1 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。
1.2 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。如果你希望了解更多，点击这个链接。
XGBoost 也支持Hadoop实现。
1.3 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。
1.4 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。
1.5 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。
1.6 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。
1.7、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。

3.1 参数调优的一般方法

我们会使用和GBM中相似的方法。需要进行如下步骤：

  • 选择较高的学习速率(learning rate)。一般情况下，学习速率的值为0.1。但是，对于不同的问题，理想的学习速率有时候会在0.05到0.3之间波动。选择对应于此学习速率的理想决策树数量。XGBoost有一个很有用的函数“cv”，这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证，并返回理想的决策树数量。
  • 对于给定的学习速率和决策树数量，进行决策树特定参数调优(max_depth, min_child_weight, gamma, subsample, colsample_bytree)。在确定一棵树的过程中，我们可以选择不同的参数，待会儿我会举例说明。
  • xgboost的正则化参数的调优。(lambda, alpha)。这些参数可以降低模型的复杂度，从而提高模型的表现。
  • 降低学习速率，确定理想参数。

3.2 具体步骤 

第一步：确定学习速率和tree_based 参数调优的估计器数目。

为了确定boosting 参数，我们要先给其它参数一个初始值。咱们先按如下方法取值：
1、max_depth = 5 :这个参数的取值最好在3-10之间。我选的起始值为5，但是你也可以选择其它的值。起始值在4-6之间都是不错的选择。
2、min_child_weight = 1:在这里选了一个比较小的值，因为这是一个极不平衡的分类问题。因此，某些叶子节点下的值会比较小。
3、gamma = 0: 起始值也可以选其它比较小的值，在0.1到0.2之间就可以。这个参数后继也是要调整的。
4、subsample,colsample_bytree = 0.8: 这个是最常见的初始值了。典型值的范围在0.5-0.9之间。
5、scale_pos_weight = 1: 这个值是因为类别十分不平衡。
注意哦，上面这些参数的值只是一个初始的估计值，后继需要调优。这里把学习速率就设成默认的0.1。然后用xgboost中的cv函数来确定最佳的决策树数量。

第二步： max_depth 和 min_weight 参数调优

我们先对这两个参数调优，是因为它们对最终结果有很大的影响。首先，我们先大范围地粗调参数，然后再小范围地微调。
注意：在这一节我会进行高负荷的栅格搜索(grid search)，这个过程大约需要15-30分钟甚至更久，具体取决于你系统的性能。你也可以根据自己系统的性能选择不同的值。

第三步：gamma参数调优

第四步：调整subsample 和 colsample_bytree 参数

第五步：正则化参数调优。

第6步：降低学习速率
最后，我们使用较低的学习速率，以及使用更多的决策树。我们可以用XGBoost中的CV函数来进行这一步工作

 

2. XGBoost的参数
XGBoost的作者把所有的参数分成了三类：

通用参数：宏观函数控制。
Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。
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，强烈推荐先阅读这篇文章。

5.1 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。

5.2 booster参数
尽管有两种booster可供选择，我这里只介绍tree booster，因为它的表现远远胜过linear booster，所以linear booster很少用到。

1、eta[默认0.3]
和GBM中的 learning rate 参数类似。
通过减少每一步的权重，可以提高模型的鲁棒性。
典型值为0.01-0.2。

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。
2、min_child_weight[默认1]
决定最小叶子节点样本权重和。
和GBM的 min_child_leaf 参数类似，但不完全一样。XGBoost的这个参数是最小样本权重的和，而GBM参数是最小样本总数。
这个参数用于避免过拟合。当它的值较大时，可以避免模型学习到局部的特殊样本。
但是如果这个值过高，会导致欠拟合。这个参数需要使用CV来调整。
3、max_depth[默认6]
和GBM中的参数相同，这个值为树的最大深度。
这个值也是用来避免过拟合的。max_depth越大，模型会学到更具体更局部的样本。
需要使用CV函数来进行调优。
典型值：3-10

调参：值越大，越容易过拟合；值越小，越容易欠拟合。
4、max_leaf_nodes
树上最大的节点或叶子的数量。
可以替代max_depth的作用。因为如果生成的是二叉树，一个深度为n的树最多生成n2n^2n
2
个叶子。
如果定义了这个参数，GBM会忽略max_depth参数。
5、gamma[默认0]
在节点分裂时，只有分裂后损失函数的值下降了，才会分裂这个节点。Gamma指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值。
这个参数的值越大，算法越保守。这个参数的值和损失函数息息相关，所以是需要调整的。
6、max_delta_step[默认0]
这参数限制每棵树权重改变的最大步长。如果这个参数的值为0，那就意味着没有约束。如果它被赋予了某个正值，那么它会让这个算法更加保守。
通常，这个参数不需要设置。但是当各类别的样本十分不平衡时，它对逻辑回归是很有帮助的。
这个参数一般用不到，但是你可以挖掘出来它更多的用处。
7、subsample[默认1]
和GBM中的subsample参数一模一样。这个参数控制对于每棵树，随机采样的比例。
减小这个参数的值，算法会更加保守，避免过拟合。但是，如果这个值设置得过小，它可能会导致欠拟合。
典型值：0.5-1

调参：防止overfitting。
8、colsample_bytree[默认1]
和GBM里面的max_features参数类似。用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。
典型值：0.5-1

调参：防止overfitting。
9、colsample_bylevel[默认1]
用来控制树的每一级的每一次分裂，对列数的采样的占比。
我个人一般不太用这个参数，因为subsample参数和colsample_bytree参数可以起到相同的作用。但是如果感兴趣，可以挖掘这个参数更多的用处。
10、lambda[默认1]
权重的L2正则化项。(和Ridge regression类似)。
这个参数是用来控制XGBoost的正则化部分的。虽然大部分数据科学家很少用到这个参数，但是这个参数在减少过拟合上还是可以挖掘出更多用处的。
11、alpha[默认1]
权重的L1正则化项。(和Lasso regression类似)。
可以应用在很高维度的情况下，使得算法的速度更快。
12、scale_pos_weight[默认1]
在各类别样本十分不平衡时，把这个参数设定为一个正值，可以使算法更快收敛。参数详解：https://blog.csdn.net/h4565445654/article/details/72257538
2.3学习目标参数
这个参数用来控制理想的优化目标和每一步结果的度量方法。

1、objective[默认reg:linear]
这个参数定义需要被最小化的损失函数。最常用的值有：
binary:logistic 二分类的逻辑回归，返回预测的概率(不是类别)。
multi:softmax 使用softmax的多分类器，返回预测的类别(不是概率)。
在这种情况下，你还需要多设一个参数：num_class(类别数目)。
multi:softprob 和multi:softmax参数一样，但是返回的是每个数据属于各个类别的概率。

  • 回归任务
    • reg:linear (默认)
    • reg:logistic
  • 二分类
    • binary:logistic     概率 
    • binary：logitraw   类别
  • 多分类
    • multi：softmax  num_class=n   返回类别
    • multi：softprob   num_class=n  返回概率
  • rank:pairwise


2、eval_metric[默认值取决于objective参数的取值]
对于有效数据的度量方法。
对于回归问题，默认值是rmse，对于分类问题，默认值是error。
典型值有：

logloss 负对数似然函数值
error 二分类错误率(阈值为0.5)
merror 多分类错误率
mlogloss 多分类logloss损失函数
auc 曲线下面积

  • 回归任务(默认rmse)
    • rmse--均方根误差
    • mae--平均绝对误差
  • 分类任务(默认error)
    • auc--roc曲线下面积
    • error--错误率（二分类）
    • merror--错误率（多分类）
    • logloss--负对数似然函数（二分类）
    • mlogloss--负对数似然函数（多分类）


3、seed(默认0)
随机数的种子
设置它可以复现随机数据的结果，也可以用于调整参数
如果你之前用的是Scikit-learn,你可能不太熟悉这些参数。但是有个好消息，python的XGBoost模块有一个sklearn包，XGBClassifier。这个包中的参数是按sklearn风格命名的。会改变的函数名是：

1、eta -> learning_rate
2、lambda -> reg_lambda
3、alpha -> reg_alpha

num_rounds

3、调参：

两种XGBoost包：

 

调参代码实现（参考评论区）：https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396

posted @ 2020-02-28 20:05  少年奶油喵  阅读(2276)  评论(0)  编辑  收藏  举报