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xgboost原理
xgboost和gbdt的区别
xgboost安装
实战
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xgboost原理 |
xgboost是一个提升模型，即训练多个分类器，然后将这些分类器串联起来，达到最终的预测效果。每一个基分类器都是一个弱分类器，但是很多串联起来后效果很强大。
工作原理：
每次加入一棵新树是为了让目标函数进一步下降。当然，加入了新树之后obj可以反映当前损失值；那么这棵新树如何分裂呢？可以使用泰勒公式构造一个Gain来决定当前树模型的划分。
xgboost支持自定义损失函数
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xgboost和gbdt的区别 |
- 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
- 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导。
- xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。从Bias-variance tradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性。
- 列抽样（column subsampling）。xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算，这也是xgboost异于传统gbdt的一个特性。
- 对缺失值的处理。对于特征的值有缺失的样本，xgboost可以自动学习出它的分裂方向
- xgboost工具支持并行。boosting不是一种串行的结构吗?怎么并行的？注意xgboost的并行不是tree粒度的并行，xgboost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），xgboost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。
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xgboost安装 |
下载地址：
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost
执行：
pip install xxx.whl
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实战 |
# -*- coding: utf-8 -*-
import xgboost # First XGBoost model for Pima Indians dataset
from numpy import loadtxt
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# load data
dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=",")
# split data into X and y
X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]
# split data into train and test sets
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)
# fit model no training data
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# make predictions for test data
y_pred = model.predict(X_test)
predictions = [round(value) for value in y_pred]
# evaluate predictions
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))
6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 1
1 85 66 29 0 26.6 0.351 31 0
8 183 64 0 0 23.3 0.672 32 1
1 89 66 23 94 28.1 0.167 21 0
0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1
5 116 74 0 0 25.6 0.201 30 0
3 78 50 32 88 31 0.248 26 1
10 115 0 0 0 35.3 0.134 29 0
2 197 70 45 543 30.5 0.158 53 1
8 125 96 0 0 0 0.232 54 1
4 110 92 0 0 37.6 0.191 30 0
10 168 74 0 0 38 0.537 34 1
10 139 80 0 0 27.1 1.441 57 0
1 189 60 23 846 30.1 0.398 59 1
5 166 72 19 175 25.8 0.587 51 1
7 100 0 0 0 30 0.484 32 1
0 118 84 47 230 45.8 0.551 31 1
7 107 74 0 0 29.6 0.254 31 1
1 103 30 38 83 43.3 0.183 33 0
1 115 70 30 96 34.6 0.529 32 1
3 126 88 41 235 39.3 0.704 27 0
8 99 84 0 0 35.4 0.388 50 0
7 196 90 0 0 39.8 0.451 41 1
9 119 80 35 0 29 0.263 29 1
11 143 94 33 146 36.6 0.254 51 1
10 125 70 26 115 31.1 0.205 41 1
7 147 76 0 0 39.4 0.257 43 1
1 97 66 15 140 23.2 0.487 22 0
13 145 82 19 110 22.2 0.245 57 0
5 117 92 0 0 34.1 0.337 38 0
5 109 75 26 0 36 0.546 60 0
3 158 76 36 245 31.6 0.851 28 1
3 88 58 11 54 24.8 0.267 22 0
6 92 92 0 0 19.9 0.188 28 0
10 122 78 31 0 27.6 0.512 45 0
4 103 60 33 192 24 0.966 33 0
11 138 76 0 0 33.2 0.42 35 0
9 102 76 37 0 32.9 0.665 46 1
2 90 68 42 0 38.2 0.503 27 1
4 111 72 47 207 37.1 1.39 56 1
3 180 64 25 70 34 0.271 26 0
7 133 84 0 0 40.2 0.696 37 0
7 106 92 18 0 22.7 0.235 48 0
9 171 110 24 240 45.4 0.721 54 1
7 159 64 0 0 27.4 0.294 40 0
0 180 66 39 0 42 1.893 25 1
1 146 56 0 0 29.7 0.564 29 0
2 71 70 27 0 28 0.586 22 0
7 103 66 32 0 39.1 0.344 31 1
7 105 0 0 0 0 0.305 24 0
1 103 80 11 82 19.4 0.491 22 0
1 101 50 15 36 24.2 0.526 26 0
5 88 66 21 23 24.4 0.342 30 0
8 176 90 34 300 33.7 0.467 58 1
7 150 66 42 342 34.7 0.718 42 0
1 73 50 10 0 23 0.248 21 0
7 187 68 39 304 37.7 0.254 41 1
0 100 88 60 110 46.8 0.962 31 0
0 146 82 0 0 40.5 1.781 44 0
0 105 64 41 142 41.5 0.173 22 0
2 84 0 0 0 0 0.304 21 0
8 133 72 0 0 32.9 0.27 39 1
5 44 62 0 0 25 0.587 36 0
2 141 58 34 128 25.4 0.699 24 0
7 114 66 0 0 32.8 0.258 42 1
5 99 74 27 0 29 0.203 32 0
0 109 88 30 0 32.5 0.855 38 1
2 109 92 0 0 42.7 0.845 54 0
1 95 66 13 38 19.6 0.334 25 0
4 146 85 27 100 28.9 0.189 27 0
2 100 66 20 90 32.9 0.867 28 1
5 139 64 35 140 28.6 0.411 26 0
13 126 90 0 0 43.4 0.583 42 1
4 129 86 20 270 35.1 0.231 23 0
1 79 75 30 0 32 0.396 22 0
1 0 48 20 0 24.7 0.14 22 0
7 62 78 0 0 32.6 0.391 41 0
5 95 72 33 0 37.7 0.37 27 0
0 131 0 0 0 43.2 0.27 26 1
2 112 66 22 0 25 0.307 24 0
3 113 44 13 0 22.4 0.14 22 0
2 74 0 0 0 0 0.102 22 0
7 83 78 26 71 29.3 0.767 36 0
0 101 65 28 0 24.6 0.237 22 0
5 137 108 0 0 48.8 0.227 37 1
2 110 74 29 125 32.4 0.698 27 0
13 106 72 54 0 36.6 0.178 45 0
2 100 68 25 71 38.5 0.324 26 0
15 136 70 32 110 37.1 0.153 43 1
1 107 68 19 0 26.5 0.165 24 0
1 80 55 0 0 19.1 0.258 21 0
4 123 80 15 176 32 0.443 34 0
7 81 78 40 48 46.7 0.261 42 0
4 134 72 0 0 23.8 0.277 60 1
2 142 82 18 64 24.7 0.761 21 0
6 144 72 27 228 33.9 0.255 40 0
2 92 62 28 0 31.6 0.13 24 0
1 71 48 18 76 20.4 0.323 22 0
6 93 50 30 64 28.7 0.356 23 0
1 122 90 51 220 49.7 0.325 31 1
1 163 72 0 0 39 1.222 33 1
1 151 60 0 0 26.1 0.179 22 0
0 125 96 0 0 22.5 0.262 21 0
1 81 72 18 40 26.6 0.283 24 0
2 85 65 0 0 39.6 0.93 27 0
1 126 56 29 152 28.7 0.801 21 0
1 96 122 0 0 22.4 0.207 27 0
4 144 58 28 140 29.5 0.287 37 0
3 83 58 31 18 34.3 0.336 25 0
0 95 85 25 36 37.4 0.247 24 1
3 171 72 33 135 33.3 0.199 24 1
8 155 62 26 495 34 0.543 46 1
1 89 76 34 37 31.2 0.192 23 0
4 76 62 0 0 34 0.391 25 0
7 160 54 32 175 30.5 0.588 39 1
4 146 92 0 0 31.2 0.539 61 1
5 124 74 0 0 34 0.22 38 1
5 78 48 0 0 33.7 0.654 25 0
4 97 60 23 0 28.2 0.443 22 0
4 99 76 15 51 23.2 0.223 21 0
0 162 76 56 100 53.2 0.759 25 1
6 111 64 39 0 34.2 0.26 24 0
2 107 74 30 100 33.6 0.404 23 0
5 132 80 0 0 26.8 0.186 69 0
0 113 76 0 0 33.3 0.278 23 1
1 88 30 42 99 55 0.496 26 1
3 120 70 30 135 42.9 0.452 30 0
1 118 58 36 94 33.3 0.261 23 0
1 117 88 24 145 34.5 0.403 40 1
0 105 84 0 0 27.9 0.741 62 1
4 173 70 14 168 29.7 0.361 33 1
9 122 56 0 0 33.3 1.114 33 1
3 170 64 37 225 34.5 0.356 30 1
8 84 74 31 0 38.3 0.457 39 0
2 96 68 13 49 21.1 0.647 26 0
2 125 60 20 140 33.8 0.088 31 0
0 100 70 26 50 30.8 0.597 21 0
0 93 60 25 92 28.7 0.532 22 0
0 129 80 0 0 31.2 0.703 29 0
5 105 72 29 325 36.9 0.159 28 0
3 128 78 0 0 21.1 0.268 55 0
5 106 82 30 0 39.5 0.286 38 0
2 108 52 26 63 32.5 0.318 22 0
10 108 66 0 0 32.4 0.272 42 1
4 154 62 31 284 32.8 0.237 23 0
0 102 75 23 0 0 0.572 21 0
9 57 80 37 0 32.8 0.096 41 0
2 106 64 35 119 30.5 1.4 34 0
5 147 78 0 0 33.7 0.218 65 0
2 90 70 17 0 27.3 0.085 22 0
1 136 74 50 204 37.4 0.399 24 0
4 114 65 0 0 21.9 0.432 37 0
9 156 86 28 155 34.3 1.189 42 1
1 153 82 42 485 40.6 0.687 23 0
8 188 78 0 0 47.9 0.137 43 1
7 152 88 44 0 50 0.337 36 1
2 99 52 15 94 24.6 0.637 21 0
1 109 56 21 135 25.2 0.833 23 0
2 88 74 19 53 29 0.229 22 0
17 163 72 41 114 40.9 0.817 47 1
4 151 90 38 0 29.7 0.294 36 0
7 102 74 40 105 37.2 0.204 45 0
0 114 80 34 285 44.2 0.167 27 0
2 100 64 23 0 29.7 0.368 21 0
0 131 88 0 0 31.6 0.743 32 1
6 104 74 18 156 29.9 0.722 41 1
3 148 66 25 0 32.5 0.256 22 0
4 120 68 0 0 29.6 0.709 34 0
4 110 66 0 0 31.9 0.471 29 0
3 111 90 12 78 28.4 0.495 29 0
6 102 82 0 0 30.8 0.18 36 1
6 134 70 23 130 35.4 0.542 29 1
2 87 0 23 0 28.9 0.773 25 0
1 79 60 42 48 43.5 0.678 23 0
2 75 64 24 55 29.7 0.37 33 0
8 179 72 42 130 32.7 0.719 36 1
6 85 78 0 0 31.2 0.382 42 0
0 129 110 46 130 67.1 0.319 26 1
5 143 78 0 0 45 0.19 47 0
5 130 82 0 0 39.1 0.956 37 1
6 87 80 0 0 23.2 0.084 32 0
0 119 64 18 92 34.9 0.725 23 0
1 0 74 20 23 27.7 0.299 21 0
5 73 60 0 0 26.8 0.268 27 0
4 141 74 0 0 27.6 0.244 40 0
7 194 68 28 0 35.9 0.745 41 1
8 181 68 36 495 30.1 0.615 60 1
1 128 98 41 58 32 1.321 33 1
8 109 76 39 114 27.9 0.64 31 1
5 139 80 35 160 31.6 0.361 25 1
3 111 62 0 0 22.6 0.142 21 0
9 123 70 44 94 33.1 0.374 40 0
7 159 66 0 0 30.4 0.383 36 1
11 135 0 0 0 52.3 0.578 40 1
8 85 55 20 0 24.4 0.136 42 0
5 158 84 41 210 39.4 0.395 29 1
1 105 58 0 0 24.3 0.187 21 0
3 107 62 13 48 22.9 0.678 23 1
4 109 64 44 99 34.8 0.905 26 1
4 148 60 27 318 30.9 0.15 29 1
0 113 80 16 0 31 0.874 21 0
1 138 82 0 0 40.1 0.236 28 0
0 108 68 20 0 27.3 0.787 32 0
2 99 70 16 44 20.4 0.235 27 0
6 103 72 32 190 37.7 0.324 55 0
5 111 72 28 0 23.9 0.407 27 0
8 196 76 29 280 37.5 0.605 57 1
5 162 104 0 0 37.7 0.151 52 1
1 96 64 27 87 33.2 0.289 21 0
7 184 84 33 0 35.5 0.355 41 1
2 81 60 22 0 27.7 0.29 25 0
0 147 85 54 0 42.8 0.375 24 0
7 179 95 31 0 34.2 0.164 60 0
0 140 65 26 130 42.6 0.431 24 1
9 112 82 32 175 34.2 0.26 36 1
12 151 70 40 271 41.8 0.742 38 1
5 109 62 41 129 35.8 0.514 25 1
6 125 68 30 120 30 0.464 32 0
5 85 74 22 0 29 1.224 32 1
5 112 66 0 0 37.8 0.261 41 1
0 177 60 29 478 34.6 1.072 21 1
2 158 90 0 0 31.6 0.805 66 1
7 119 0 0 0 25.2 0.209 37 0
7 142 60 33 190 28.8 0.687 61 0
1 100 66 15 56 23.6 0.666 26 0
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8 120 86 0 0 28.4 0.259 22 1
2 174 88 37 120 44.5 0.646 24 1
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2 105 75 0 0 23.3 0.56 53 0
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0 126 86 27 120 27.4 0.515 21 0
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2 99 60 17 160 36.6 0.453 21 0
1 102 74 0 0 39.5 0.293 42 1
11 120 80 37 150 42.3 0.785 48 1
3 102 44 20 94 30.8 0.4 26 0
1 109 58 18 116 28.5 0.219 22 0
9 140 94 0 0 32.7 0.734 45 1
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1 147 94 41 0 49.3 0.358 27 1
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3 187 70 22 200 36.4 0.408 36 1
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