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1.学习知识点概要

XGBoost是什么

XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。

优点：

1. 简单易用。相对其他机器学习库，用户可以轻松使用XGBoost并获得相当不错的效果。
2. 高效可扩展。在处理大规模数据集时速度快效果好，对内存等硬件资源要求不高。
3. 鲁棒性强。相对于深度学习模型不需要精细调参便能取得接近的效果。
4. XGBoost内部实现提升树模型，可以自动处理缺失值。

缺点：

1. 相对于深度学习模型无法对时空位置建模，不能很好地捕获图像、语音、文本等高维数据。
2. 在拥有海量训练数据，并能找到合适的深度学习模型时，深度学习的精度可以遥遥领先XGBoost。

2.学习内容

学习目标：

• 了解 XGBoost 的参数与相关知识
• 掌握 XGBoost 的Python调用并将其运用到天气数据集预测

代码流程：

• Step1: 库函数导入
• Step2: 数据读取/载入
• Step3: 数据信息简单查看
• Step4: 可视化描述
• Step5: 对离散变量进行编码
• Step6: 利用 XGBoost 进行训练与预测
• Step7: 利用 XGBoost 进行特征选择
• Step8: 通过调整参数获得更好的效果

独热编码

由于XGBoost不能处理字符串类型的数据,所以需要首先将这种类型的数据进行转换

独热编码 是利用0和1表示一些参数，例如女=0，男=1，狗狗=2，所以最后编码的特征值是在[0 , 特征数量-1]之间的整数。除此之外，还有独热编码、求和编码、留一法编码等等方法可以获得更好的效果。

参考数字手写体识别中：

如数字字体识别0~9中，6的独热编码为

0000001000

实现：

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2
3
4

# 导入依赖
from sklearn import preprocessing

encoded_vector = encoder.transform([[2, 3, 5, 3]]).toarray()

XGBoost基本参数

所有资料可以查阅xgboost官方文档：

Python API Reference — xgboost 1.5.1 documentation

1

class xgboost.XGBClassifier(*, objective='binary:logistic', use_label_encoder=True, **kwargs)

- 模型参数

• n_estimatores
  • 含义：总共迭代的次数，即决策树的个数
• max_depth
  • 含义：树的深度，默认值为6，典型值3-10。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。
  • 调参：值越大，越容易过拟合；值越小，越容易欠拟合。

- 学习任务参数

• learning_rate

  • 含义：学习率，控制每次迭代更新权重时的步长，默认0.3。
  • 调参：值越小，训练越慢。
  • 典型值为0.01-0.2。

• objective 目标函数

  • 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

  • eval_metric

    • 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’

    • 可供的选择如下:

    • 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）

  • gamma

    • 惩罚项系数，指定节点分裂所需的最小损失函数下降值。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。
    • 调参：

  • alpha

    • L1正则化系数，默认为1

  • lambda

    • L2正则化系数，默认为1
    • 用于处理XGBoost的正则化部分。通常不使用，但可以用来降低过拟合

  • 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偏置时不需要）

  • subsample

    • 系统默认为1。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, 取值范围零到一。

  • colsample_bytree

    • 系统默认值为1。我们一般设置成0.8左右。用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。

# 代码主要函数：

• 载入数据：load_digits()
• 数据拆分：train_test_split()
• 建立模型：XGBClassifier()
• 模型训练：fit()
• 模型预测：predict()
• 性能度量：accuracy_score()
• 特征重要性：plot_importance()

3.问题与解决

1.数据不平衡是什么？

回答：又称样本比例失衡，比如二分类问题，如果标签为1的样本占总数的99%，标签为0的样本占比1%则会导致判断「失误严重」，准确率虚高。

2.数据预处理的基本步骤是什么

回答:数据清理–>数据集成 —>数据归约–>数据变换

（1）数据清洗 —— 去噪声和无关数据
（2）数据集成 —— 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中
（3）数据规约 —— 主要方法包括：数据立方体聚集，维度归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等。
（4）数据变换 —— 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式

数据清洗的路子：刚拿到的数据 —-> 和数据提供者讨论咨询 —–> 数据分析（借助可视化工具）发现脏数据 —->清洗脏数据（借助MATLAB或者Java/C++语言） —–>再次统计分析（Excel的data analysis不错的，最大小值，中位数，众数，平均值，方差等等，以及散点图） —–> 再次发现脏数据或者与实验无关的数据（去除） —–>最后实验分析 —-> 社会实例验证 —->结束。

4.归纳与总结

XGBoost讲起来还有点复杂，刚开始看算法的时候也是一愣一愣的。
实际上它就是一堆二叉树，准确来讲是CART树，和GBDT一样，在GBDT中，无论是分类还是回归，也都是一堆CART树。当然xgboost还支持其它的基分类器。