xgb使用sklearn接口(推薦)

XGBClassifier

from xgboost.sklearn importXGBClassifier

clf=XGBClassifier(

silent=0 ,#設(shè)置成1則沒有運(yùn)行信息輸出，最好是設(shè)置為0.是否在運(yùn)行升級(jí)時(shí)打印消息。#nthread=4,# cpu 線程數(shù) 默認(rèn)最大

learning_rate= 0.3, #如同學(xué)習(xí)率

min_child_weight=1,#這個(gè)參數(shù)默認(rèn)是 1，是每個(gè)葉子里面 h 的和至少是多少，對(duì)正負(fù)樣本不均衡時(shí)的 0-1 分類而言#，假設(shè) h 在 0.01 附近，min_child_weight 為 1 意味著葉子節(jié)點(diǎn)中最少需要包含 100 個(gè)樣本。#這個(gè)參數(shù)非常影響結(jié)果，控制葉子節(jié)點(diǎn)中二階導(dǎo)的和的最小值，該參數(shù)值越小，越容易 overfitting。

max_depth=6, #構(gòu)建樹的深度，越大越容易過擬合

gamma=0, #樹的葉子節(jié)點(diǎn)上作進(jìn)一步分區(qū)所需的最小損失減少,越大越保守，一般0.1、0.2這樣子。

subsample=1, #隨機(jī)采樣訓(xùn)練樣本 訓(xùn)練實(shí)例的子采樣比

max_delta_step=0,#最大增量步長，我們?cè)试S每個(gè)樹的權(quán)重估計(jì)。

colsample_bytree=1, #生成樹時(shí)進(jìn)行的列采樣

reg_lambda=1, #控制模型復(fù)雜度的權(quán)重值的L2正則化項(xiàng)參數(shù)，參數(shù)越大，模型越不容易過擬合。#reg_alpha=0, # L1 正則項(xiàng)參數(shù)#scale_pos_weight=1, #如果取值大于0的話，在類別樣本不平衡的情況下有助于快速收斂。平衡正負(fù)權(quán)重#objective= 'multi:softmax', #多分類的問題 指定學(xué)習(xí)任務(wù)和相應(yīng)的學(xué)習(xí)目標(biāo)#num_class=10, # 類別數(shù)，多分類與 multisoftmax 并用

n_estimators=100, #樹的個(gè)數(shù)

seed=1000 #隨機(jī)種子#eval_metric= 'auc'

)

clf.fit(X_train,y_train,eval_metric='auc')

5.3 基于Scikit-learn接口的分類

#==============基于Scikit-learn接口的分類================

from sklearn.datasets importload_irisimportxgboost as xgbfrom xgboost importplot_importancefrom matplotlib importpyplot as pltfrom sklearn.model_selection importtrain_test_splitfrom sklearn.metrics importaccuracy_score#加載樣本數(shù)據(jù)集

iris =load_iris()

X,y=iris.data,iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test= train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1234565) #數(shù)據(jù)集分割

#訓(xùn)練模型

model = xgb.XGBClassifier(max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=160, silent=True, objective='multi:softmax')

model.fit(X_train, y_train)#對(duì)測試集進(jìn)行預(yù)測

y_pred =model.predict(X_test)#計(jì)算準(zhǔn)確率

accuracy =accuracy_score(y_test,y_pred)print("accuarcy: %.2f%%" % (accuracy*100.0))#顯示重要特征

plot_importance(model)

plt.show()

輸出結(jié)果：Accuracy: 96.67 %

基于Scikit-learn接口的回歸

#================基于Scikit-learn接口的回歸================

importxgboost as xgbfrom xgboost importplot_importancefrom matplotlib importpyplot as pltfrom sklearn.model_selection importtrain_test_splitfrom sklearn.datasets importload_boston

boston=load_boston()

X,y=boston.data,boston.target#XGBoost訓(xùn)練過程

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

model= xgb.XGBRegressor(max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=160, silent=True, objective='reg:gamma')

model.fit(X_train, y_train)#對(duì)測試集進(jìn)行預(yù)測

ans =model.predict(X_test)#顯示重要特征

plot_importance(model)

plt.show()

參數(shù)調(diào)優(yōu)的一般方法

我們會(huì)使用和GBM中相似的方法。需要進(jìn)行如下步驟：

1. 選擇較高的學(xué)習(xí)速率(learning rate)。一般情況下，學(xué)習(xí)速率的值為0.1。但是，對(duì)于不同的問題，理想的學(xué)習(xí)速率有時(shí)候會(huì)在0.05到0.3之間波動(dòng)。選擇對(duì)應(yīng)于此學(xué)習(xí)速率的理想決策樹數(shù)量。XGBoost有一個(gè)很有用的函數(shù)“cv”，這個(gè)函數(shù)可以在每一次迭代中使用交叉驗(yàn)證，并返回理想的決策樹數(shù)量。

2. 對(duì)于給定的學(xué)習(xí)速率和決策樹數(shù)量，進(jìn)行決策樹特定參數(shù)調(diào)優(yōu)(max_depth, min_child_weight, gamma, subsample, colsample_bytree)。在確定一棵樹的過程中，我們可以選擇不同的參數(shù)，待會(huì)兒我會(huì)舉例說明。

3. xgboost的正則化參數(shù)的調(diào)優(yōu)。(lambda, alpha)。這些參數(shù)可以降低模型的復(fù)雜度，從而提高模型的表現(xiàn)。

4. 降低學(xué)習(xí)速率，確定理想?yún)?shù)。

咱們一起詳細(xì)地一步步進(jìn)行這些操作。

第一步：確定學(xué)習(xí)速率和tree_based 參數(shù)調(diào)優(yōu)的估計(jì)器數(shù)目。

為了確定boosting 參數(shù)，我們要先給其它參數(shù)一個(gè)初始值。咱們先按如下方法取值：

1、max_depth = 5 :這個(gè)參數(shù)的取值最好在3-10之間。我選的起始值為5，但是你也可以選擇其它的值。起始值在4-6之間都是不錯(cuò)的選擇。

2、min_child_weight = 1:在這里選了一個(gè)比較小的值，因?yàn)檫@是一個(gè)極不平衡的分類問題。因此，某些葉子節(jié)點(diǎn)下的值會(huì)比較小。

3、gamma = 0: 起始值也可以選其它比較小的值，在0.1到0.2之間就可以。這個(gè)參數(shù)后繼也是要調(diào)整的。

4、subsample,colsample_bytree = 0.8: 這個(gè)是最常見的初始值了。典型值的范圍在0.5-0.9之間。

5、scale_pos_weight = 1: 這個(gè)值是因?yàn)轭悇e十分不平衡。

注意哦，上面這些參數(shù)的值只是一個(gè)初始的估計(jì)值，后繼需要調(diào)優(yōu)。這里把學(xué)習(xí)速率就設(shè)成默認(rèn)的0.1。然后用xgboost中的cv函數(shù)來確定最佳的決策樹數(shù)量。

第二步： max_depth 和 min_weight 參數(shù)調(diào)優(yōu)

我們先對(duì)這兩個(gè)參數(shù)調(diào)優(yōu)，是因?yàn)樗鼈儗?duì)最終結(jié)果有很大的影響。首先，我們先大范圍地粗調(diào)參數(shù)，然后再小范圍地微調(diào)。

注意：在這一節(jié)我會(huì)進(jìn)行高負(fù)荷的柵格搜索(grid search)，這個(gè)過程大約需要15-30分鐘甚至更久，具體取決于你系統(tǒng)的性能。你也可以根據(jù)自己系統(tǒng)的性能選擇不同的值。

第三步：gamma參數(shù)調(diào)優(yōu)

第四步：調(diào)整subsample 和 colsample_bytree 參數(shù)

第五步：正則化參數(shù)調(diào)優(yōu)。

第6步：降低學(xué)習(xí)速率

最后，我們使用較低的學(xué)習(xí)速率，以及使用更多的決策樹。我們可以用XGBoost中的CV函數(shù)來進(jìn)行這一步工作。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的xgboost算法 c语言,xgboost与sklearn的接口的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。