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XGBoost——机器学习(理论+图解+安装方法+python代码)
 
136 次浏览     评价:  
 2019-3-11  
 
编辑推荐:
本文来自于csdn,主要讲解了算法的基本思想,结合macOS安装XGBoost,然后用python实现,详情请看下文。

目录

一、集成算法思想

二、XGBoost基本思想

三、MacOS安装XGBoost

四、用python实现XGBoost算法

在竞赛题中经常会用到XGBoost算法,用这个算法通常会使我们模型的准确率有一个较大的提升。既然它效果这么好,那么它从头到尾做了一件什么事呢?以及它是怎么样去做的呢?

我们先来直观的理解一下什么是XGBoost。XGBoost算法是和决策树算法联系到一起的。

一、集成算法思想

在决策树中,我们知道一个样本往左边分或者往右边分,最终到达叶子结点,这样来进行一个分类任务。 其实也可以做回归任务。

看上面一个图例左边:有5个样本,现在想看下这5个人愿不愿意去玩游戏,这5个人现在都分到了叶子结点里面,对不同的叶子结点分配不同的权重项,正数代表这个人愿意去玩游戏,负数代表这个人不愿意去玩游戏。所以我们可以通过叶子结点和权值的结合,来综合的评判当前这个人到底是愿意还是不愿意去玩游戏。上面「tree1」那个小男孩它所处的叶子结点的权值是+2(可以理解为得分)。

用单个决策树好像效果一般来说不是太好,或者说可能会太绝对。通常我们会用一种集成的方法,就是一棵树效果可能不太好,用两棵树呢?

看图例右边的「tree2」,它和左边的不同在于它使用了另外的指标,出了年龄和性别,还可以考虑使用电脑频率这个划分属性。通过这两棵树共同帮我们决策当前这个人愿不愿意玩游戏,小男孩在「tree1」的权值是+2,在「tree2」的权值是+0.9, 所以小男孩最终的权值是+2.9(可以理解为得分是+2.9)。老爷爷最终的权值也是通过一样的过程得到的。

所以说,我们通常在做分类或者回归任务的时候,需要想一想一旦选择用一个分类器可能表达效果并不是很好,那么就要考虑用这样一个集成的思想。上面的图例只是举了两个分类器,其实还可以有更多更复杂的弱分类器,一起组合成一个强分类器。

二、XGBoost基本思想

XGBoost的集成表示是什么?怎么预测?求最优解的目标是什么?看下图的说明你就能一目了然。

在XGBoost里,每棵树是一个一个往里面加的,每加一个都是希望效果能够提升,下图就是XGBoost这个集成的表示(核心)。

一开始树是0,然后往里面加树,相当于多了一个函数,再加第二棵树,相当于又多了一个函数...等等,这里需要保证加入新的函数能够提升整体对表达效果。提升表达效果的意思就是说加上新的树之后,目标函数(就是损失)的值会下降。

如果叶子结点的个数太多,那么过拟合的风险会越大,所以这里要限制叶子结点的个数,所以在原来目标函数里要加上一个惩罚项「omega(ft)」。

这里举个简单的例子看看惩罚项「omega(ft)」是如何计算的:

一共3个叶子结点,权重分别是2,0.1,-1,带入「omega(ft)」中就得到上面图例的式子,惩罚力度和「lambda」的值人为给定。

XGBoost算法完整的目标函数见下面这个公式,它由自身的损失函数和正则化惩罚项「omega(ft)」相加而成。

关于目标函数的推导本文章不作详细介绍。过程就是:给目标函数对权重求偏导,得到一个能够使目标函数最小的权重,把这个权重代回到目标函数中,这个回代结果就是求解后的最小目标函数值,如下:

其中第三个式子中的一阶导二阶导的梯度数据都是可以算出来的,只要指定了主函数中的两个参数,这就是一个确定的值。下面给出一个直观的例子来看下这个过程。

(这里多说一句:Obj代表了当我们指定一个树的结构的时候,在目标上最多会减少多少,我们可以把它叫做结构分数,这个分数越小越好)

对于每次扩展,我们依旧要枚举所有可能的方案。对于某个特定的分割,我们要计算出这个分割的左子树的导数和和右子数导数和之和(就是下图中的第一个红色方框),然后和划分前的进行比较(基于损失,看分割后的损失和分割前的损失有没有发生变化,变化了多少)。遍历所有分割,选择变化最大的作为最合适的分割。

三、MacOS安装XGBoost

用pip安装XGBoost

第一步, 安装HomeBrew.

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com /Homebrew/ install/master/install)"

 

HomeBrew是Mac的一个包管理软件, 类似于Linux里面的apt-get

第二步, 安装llvm

brew install llvm

第三步,安装clang-omp

brew install clang-omp

有人提到clang-omp已经从HomeBrew移除了, 如果找不到clang-omp可以尝试

brew install --with-clang llvm

第四步,安装XGBoost

pip install xgboost

 

测试一下,大功告成!

四、用python实现XGBoost算法

pima-indians-diabetes.csv文件中包括了8列数值型自变量,和第9列0-1的二分类因变量,导入到python中用XGBoost算法做探索性尝试,得到预测数据的准确率为77.95%。

import xgboost
from numpy import loadtxt
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 载入数据集
dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=",")
# split data into X and y
X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]

# 把数据集拆分成训练集和测试集
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)

# 拟合XGBoost模型
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 对测试集做预测
y_pred = model.predict(X_test)
predictions = [round(value) for value in y_pred]

# 评估预测结果
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))

 

结果输出:

Accuracy: 77.95%

在python的XGBoost包中最重要的函数是XGBClassifier(),函数中涉及到多种参数,此外还可以关注plot_importance(),更多的说明我将在以后进行更新。

 

 

   
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