摘要：一個簡單的方法將類別變量轉換成數(shù)值向量是一個獨熱編碼。在中一個獨熱編碼非常簡單。在線性回歸模式中，在每個節(jié)點最少所需實例數(shù)量將簡單的同時部署。

你知道 XGBoost 算法是一種現(xiàn)在在數(shù)據(jù)科學競賽的獲勝方案很流行的算法嗎?

那么，他比傳統(tǒng)的隨機森林和神經網絡算法強在哪里呢？廣義上來說，它在效率，準確性，可行性都更有優(yōu)勢（接下來我們將會詳細討論）。

在最近的幾年中，模型預測已經變得越來越快速和準確了。我記得我曾花費數(shù)個小時在為某個模型構建特征工程上，模型卻僅僅提升了幾個百分點。

現(xiàn)在，這些大量困難的問題都被更好的算法所解決。

從技術上說，XGBoost 是 Extreme Gradient Boosting 的縮寫。它的流行源于在著名的Kaggle數(shù)據(jù)科學競賽上被稱為"奧托分類"的挑戰(zhàn)。

2015年8月，Xgboost的R包發(fā)布，我們將在本文引用0.4-2版本的xgboost包。

在這篇文章中，我講解釋一個簡單的方式來使用xgboost在R中。 因此，下次當你建立一個模型時可以考慮一下這個算法。我確信這是一個令人驚艷和幸福的時刻。

xgboost 是"極端梯度上升"(Extreme Gradient Boosting)的簡稱, 它類似于梯度上升框架，但是更加高效。它兼具線性模型求解器和樹學習算法。因此，它快速的秘訣在于算法在單機上也可以并行計算的能力。

這使得xgboost至少比現(xiàn)有的梯度上升實現(xiàn)有至少10倍的提升。它提供多種目標函數(shù)，包括回歸，分類和排序。

由于它在預測性能上的強大但是相對緩慢的實現(xiàn)，"xgboost" 成為很多比賽的理想選擇。
它還有做交叉驗證和發(fā)現(xiàn)關鍵變量的額外功能。在優(yōu)化模型時，這個算法還有非常多的參數(shù)需要調整。我們將在下一個章節(jié)討論這些因素。

XGBoost僅適用于數(shù)值型向量。是的!你需要使用中區(qū)分數(shù)據(jù)類型。

因此,您需要將所有其他形式的數(shù)據(jù)轉換為數(shù)值型向量。一個簡單的方法將類別變量轉換成數(shù)值向量是一個"獨熱編碼"。這個詞源于數(shù)字電路語言,這意味著一個數(shù)組的二進制信號,只有合法的值是0和1。

在R中,一個獨熱編碼非常簡單。這一步(如下所示)會在每一個可能值的變量使用標志建立一個稀疏矩陣。稀疏矩陣是一個矩陣的零的值。稀疏矩陣是一個大多數(shù)值為零的矩陣。相反,一個稠密矩陣是大多數(shù)值非零的矩陣。

假設,你有一個叫“競選”的數(shù)據(jù)集，除了反應變量，想將所有分類變量轉換成一些標志。如下所示:

sparse_matrix <- Matrix::sparse.model.matrix(response ~ .-1, data = campaign)

現(xiàn)在讓我們分解這個代碼如下:

sparse.model.matrix這條命令的圓括號里面包含了所有其他輸入?yún)?shù)。

參數(shù)“反應”說這句話應該忽略“響應”變量。

“-1”意味著該命令會刪除矩陣的第一列。

最后你需要指定數(shù)據(jù)集名稱。

想要轉化目標變量,你可以使用下面的代碼:

output_vector = df[,response] == "Responder"

代碼解釋：

設 output_vector 初值為0。

在 output_vector 中，將響應變量的值為 "Responder" 的數(shù)值設為1；

返回 output_vector。

可以使用xgboost破解任何數(shù)據(jù)問題，下面是簡單的步驟:

library(xgboost)
library(readr)
library(stringr)
library(caret)
library(car)

(這里我用一個銀行的數(shù)據(jù),我們需要找到一個客戶是否有資格獲得貸款)。

set.seed(100)
setwd("C:Users	s93856Desktopdatasource")
# 加載數(shù)據(jù)
df_train = read_csv("train_users_2.csv")
df_test = read_csv("test_users.csv")

# 加載標簽的訓練數(shù)據(jù)

labels = df_train["labels"]
df_train = df_train[-grep("labels", colnames(df_train))]

# combine train and test data
df_all = rbind(df_train,df_test)

# 清洗變量 :  這里我篩選出年齡不到14歲或超過100的人

df_all[df_all$age < 14 | df_all$age > 100,"age"] <- -1
df_all$age[df_all$age < 0] <- mean(df_all$age[df_all$age > 0])

# 獨熱編碼分類特征
ohe_feats = c("gender", "education", "employer")

dummies <- dummyVars(~ gender +  education + employer, data = df_all)
df_all_ohe <- as.data.frame(predict(dummies, newdata = df_all))
df_all_combined <- cbind(df_all[,-c(which(colnames(df_all) %in% ohe_feats))],df_all_ohe)df_all_combined$agena <- as.factor(ifelse(df_all_combined$age < 0,1,0))

我在 “feature_selected” 中為模型提供一組變量可供使用。本文后面會分享我在選擇變量中一個快速又巧妙的方法。

df_all_combined <- df_all_combined[,c("id",features_selected)] 
# split train and test
X = df_all_combined[df_all_combined$id %in% df_train$id,]
y <- recode(labels$labels,""True"=1; "False"=0)
X_test = df_all_combined[df_all_combined$id %in% df_test$id,]

xgb <- xgboost(data = data.matrix(X[,-1]), 
 label = y, 
 eta = 0.1,
 max_depth = 15, 
 nround=25, 
 subsample = 0.5,
 colsample_bytree = 0.5,
 seed = 1,
 eval_metric = "merror",
 objective = "multi:softprob",
 num_class = 12,
 nthread = 3
)

您現(xiàn)在有了一個對象“xgb”,這是一個xgboost模型。下面是是如何評分測試數(shù)量:

# 在測試集預測的值
y_pred <- predict(xgb, data.matrix(X_test[,-1]))

我明白,現(xiàn)在,你會非常好奇地想知道用于xgboost模型的各種參數(shù)。它有三種類型的參數(shù):通用參數(shù)、輔助參數(shù)和任務參數(shù)。

通用參數(shù)為我們提供在上升過程中選擇哪種上升模型。常用的是樹或線性模型。

輔助參數(shù)取決于你選擇的上升模型。

任務參數(shù),決定學習場景,例如,回歸任務在排序任務中可能使用不同的參數(shù)。

讓我們詳細了解這些參數(shù)。我需要你注意，這是實現(xiàn)xgboost算法最關鍵的部分:

silent : 默認值是0。您需要指定0連續(xù)打印消息,靜默模式1。

booster : 默認值是gbtree。你需要指定要使用的上升模型:gbtree(樹)或gblinear(線性函數(shù))。

num_pbuffer : 這是由xgboost自動設置,不需要由用戶設定。閱讀xgboost文檔的更多細節(jié)。

num_feature : 這是由xgboost自動設置,不需要由用戶設定。

具體參數(shù)樹狀圖：

eta：默認值設置為0.3。您需要指定用于更新步長收縮來防止過度擬合。每個提升步驟后,我們可以直接獲得新特性的權重。實際上 eta 收縮特征權重的提高過程更為保守。范圍是0到1。低η值意味著模型過度擬合更健壯。

gamma:默認值設置為0。您需要指定最小損失減少應進一步劃分樹的葉節(jié)點。

更大,更保守的算法。范圍是0到∞。γ越大算法越保守。

max_depth:默認值設置為6。您需要指定一個樹的最大深度。參數(shù)范圍是1到∞。

min_child_weight:默認值設置為1。您需要在子樹中指定最小的（海塞）實例權重的和，然后這個構建過程將放棄進一步的分割。在線性回歸模式中，在每個節(jié)點最少所需實例數(shù)量將簡單的同時部署。更大,更保守的算法。參數(shù)范圍是0到∞。

max_delta_step：默認值設置為0。max_delta_step 允許我們估計每棵樹的權重。如果該值設置為0,這意味著沒有約束。

如果它被設置為一個正值,它可以幫助更新步驟更為保守。通常不需要此參數(shù),但是在邏輯回歸中當分類是極為不均衡時需要用到。將其設置為1 - 10的價值可能有助于控制更新。參數(shù)范圍是0到∞。

subsample： 默認值設置為1。您需要指定訓練實例的子樣品比。

設置為0.5意味著XGBoost隨機收集一半的數(shù)據(jù)實例來生成樹來防止過度擬合。參數(shù)范圍是0到1。

colsample_bytree : 默認值設置為1。在構建每棵樹時,您需要指定列的子樣品比。范圍是0到1。

lambda and alpha : 這些都是正則化項權重。λ默認值假設是1和α= 0。

lambda_bias : L2正則化項在偏差上的默認值為0。

base_score : 默認值設置為0.5。您需要指定初始預測分數(shù)作為全局偏差。

objective : 默認值設置為reg:linear。您需要指定你想要的類型的學習者,包括線性回歸、邏輯回歸、泊松回歸等。

eval_metric : 您需要指定驗證數(shù)據(jù)的評估指標,一個默認的指標分配根據(jù)客觀(rmse回歸,錯誤分類,意味著平均精度等級

seed : 隨機數(shù)種子，確保重現(xiàn)數(shù)據(jù)相同的輸出。

與其他機器學習技術相比,我發(fā)現(xiàn)xgboost很簡單的實現(xiàn)。如果你做了所有我們所做的,直到現(xiàn)在,你已經有了一個模型。

讓我們進一步嘗試找出模型中重要的變量并且縮小我們變量列表。

#讓我們開始尋找實際的樹是什么樣子吧

model <- xgb.dump(xgb, with.stats = T)
model[1:10] #This statement prints top 10 nodes of the model

# 獲得特征的真實名稱
names <- dimnames(data.matrix(X[,-1]))[[2]]

# 計算特征重要性矩陣
importance_matrix <- xgb.importance(names, model = xgb)
# 制圖
xgb.plot.importance(importance_matrix[1:10,])

# 在最后一步如果失效可能是因為版本問題,你可以嘗試:
barplot(importance_matrix[,1])

可以觀察到,許多變量是不值得使用到我們的模型中。您可以方便地刪除這些變量并再次運行模型。這一次你可以期待一個更好的精度。

假設年齡為從上面的分析是最重要的變量，這是一個簡單的卡方檢驗，來檢驗它是否是真正重要的變量。

test <- chisq.test(train$Age, output_vector)
print(test)

我們可以對所有重要變量做相同的處理。這將顯示出模型是否準確地識別所有可能的重要變量。

通過本文,您可以構建一個簡單的xgboost模型。對比其他類似的模型這個算法的速度將會令你感到驚奇。本文已經討論了在R中使用xgboost算法各個方面的情況, 最重要的是你必須將你的數(shù)據(jù)類型轉換成數(shù)值型,否則該算法不能工作。

我建議你注意這些參數(shù)，它們會決定任何模型的成敗。如果你仍然發(fā)現(xiàn)這些參數(shù)很難理解,可以在評論區(qū)留言討論。

xgboost: 速度快效果好的boosting模型

xgboost文檔

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