这篇文章将为大家详细讲解有关Python中如何用XGBoost和scikit-learn进行随机梯度增强，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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集成决策树的一种简单技术涉及在训练数据集的子样本上训练树。可以采用训练数据中行的子集来训练称为袋装的单个树。在计算每个分割点时，如果还使用了训练数据的行的子集，则这称为随机森林。这些技术也可以在称为随机梯度增强的技术中用于梯度树增强模型。
梯度增强是一个贪婪的过程。将新的决策树添加到模型中，以更正现有模型的残差。使用贪婪搜索过程创建每个决策树，以选择最能最小化目标函数的分割点。这可能会导致树一次又一次使用相同的属性，甚至使用相同的分割点。
套袋是一种创建决策树集合的技术，每个决策树都来自训练数据中不同的随机行子集。效果是，由于样本的随机性允许创建略有不同的树木，因此从树的集合中获得了更好的性能，从而为集合的预测增加了方差。随机森林通过在选择分割点时对要素（列）进行二次采样，从而进一步扩大了这一步骤，从而进一步增加了树木的整体差异。这些相同的技术可以用于梯度提升中决策树的构建中，这种变化称为随机梯度提升。通常使用训练数据的激进子样本，例如40％到80％。
在本教程中，我们将研究不同的二次采样技术在梯度增强中的作用。我们将调整Python的XGBoost库所支持的三种不同的随机梯度增强方式，特别是：
创建每棵树时，对数据集中的行进行二次采样。
创建每棵树时对数据集中的列进行二次采样。
创建每个树时，数据集中每个拆分的列的子采样。
在本教程中，我们将使用“奥托集团产品分类挑战”数据集。该数据集可从Kaggle免费获得（您需要注册到Kaggle才能下载此数据集）。您可以从“数据”页面下载训练数据集train.csv.zip并将解压缩后的train.csv文件放入您的工作目录中。该数据集描述了61,000多种产品的93个混淆细节，这些产品分为10个产品类别（例如，时尚，电子产品等）。输入属性是某种不同事件的计数。目标是对新产品做出预测，将其作为10个类别中每一个类别的概率数组，并使用多类对数损失（也称为交叉熵）对模型进行评估。该竞赛已于2015年5月完成，并且由于示例数量不多，问题难度大，几乎不需要数据准备（除了将字符串类变量编码为整数）的事实，该数据集对于XGBoost还是一个很大的挑战。
行二次抽样涉及选择训练数据集的随机样本而不进行替换。可以在subsample参数的XGBoost类的scikit-learn包装器中指定行子采样。默认值为1.0，该值不进行二次采样。我们可以使用scikit-learn中内置的网格搜索功能来评估从0.1到1.0的不同子样本值对Otto数据集的影响。
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 1.0]
子样本有9个变体，每个模型将使用10倍交叉验证进行评估，这意味着需要训练和测试9×10或90个模型。
下面提供了完整的代码清单。
# XGBoost on Otto dataset, tune subsample from pandas import read_csv from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import matplotlib matplotlib.use('Agg') from matplotlib import pyplot # load data data = read_csv('train.csv') datadataset = data.values # split data into X and y X = dataset[:,0:94] y = dataset[:,94] # encode string class values as integers label_encoded_y = LabelEncoder().fit_transform(y) # grid search model = XGBClassifier() subsample = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 1.0] param_grid = dict(subsamplesubsample=subsample) kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=7) grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring="neg_log_loss", n_jobs=-1, cv=kfold) grid_result = grid_search.fit(X, label_encoded_y) # summarize results print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) means = grid_result.cv_results_['mean_test_score'] stds = grid_result.cv_results_['std_test_score'] params = grid_result.cv_results_['params'] for mean, stdev, param in zip(means, stds, params): print("%f (%f) with: %r" % (mean, stdev, param)) # plot pyplot.errorbar(subsample, means, yerr=stds) pyplot.title("XGBoost subsample vs Log Loss") pyplot.xlabel('subsample') pyplot.ylabel('Log Loss') pyplot.savefig('subsample.png')运行此示例将打印最佳配置以及每个测试配置的日志丢失。
注意：由于算法或评估程序的随机性，或者数值精度的差异，您的结果可能会有所不同。考虑运行该示例几次并比较平均结果。
我们可以看到，获得的最佳结果是0.3，或者使用30％的训练数据集样本训练树。
Best: -0.000647 using {'subsample': 0.3} -0.001156 (0.000286) with: {'subsample': 0.1} -0.000765 (0.000430) with: {'subsample': 0.2} -0.000647 (0.000471) with: {'subsample': 0.3} -0.000659 (0.000635) with: {'subsample': 0.4} -0.000717 (0.000849) with: {'subsample': 0.5} -0.000773 (0.000998) with: {'subsample': 0.6} -0.000877 (0.001179) with: {'subsample': 0.7} -0.001007 (0.001371) with: {'subsample': 0.8} -0.001239 (0.001730) with: {'subsample': 1.0}我们可以绘制这些均值和标准偏差对数损失值，以更好地了解性能如何随子样本值变化。
我们可以看到确实有30％的人具有最佳的平均表现，但是我们也可以看到，随着比率的增加，表现的差异会明显增加。有趣的是，所有子样本值的平均性能都优于不进行子抽样的平均性能（子样本= 1.0）。
我们还可以在增强模型中创建每个决策树之前，创建要使用的特征（或列）的随机样本。在scikit-learn的XGBoost包装器中，这由colsample_bytree参数控制。默认值为1.0，表示在每个决策树中使用所有列。我们可以在0.1到1.0之间评估colsample_bytree的值，以0.1为增量。
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 1.0]
完整实例如下：
# XGBoost on Otto dataset, tune colsample_bytree from pandas import read_csv from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import matplotlib matplotlib.use('Agg') from matplotlib import pyplot # load data data = read_csv('train.csv') datadataset = data.values # split data into X and y X = dataset[:,0:94] y = dataset[:,94] # encode string class values as integers label_encoded_y = LabelEncoder().fit_transform(y) # grid search model = XGBClassifier() colsample_bytree = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 1.0] param_grid = dict(colsample_bytreecolsample_bytree=colsample_bytree) kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=7) grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring="neg_log_loss", n_jobs=-1, cv=kfold) grid_result = grid_search.fit(X, label_encoded_y) # summarize results print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) means = grid_result.cv_results_['mean_test_score'] stds = grid_result.cv_results_['std_test_score'] params = grid_result.cv_results_['params'] for mean, stdev, param in zip(means, stds, params): print("%f (%f) with: %r" % (mean, stdev, param)) # plot pyplot.errorbar(colsample_bytree, means, yerr=stds) pyplot.title("XGBoost colsample_bytree vs Log Loss") pyplot.xlabel('colsample_bytree') pyplot.ylabel('Log Loss') pyplot.savefig('colsample_bytree.png')运行此示例将打印最佳配置以及每个测试配置的日志丢失。
注意：由于算法或评估程序的随机性，或数值精度的差异，您的结果可能会有所不同。
我们可以看到，模型的最佳性能是colsample_bytree = 1.0。这表明该问题进行二次采样不会增加价值。
Best: -0.001239 using {'colsample_bytree': 1.0} -0.298955 (0.002177) with: {'colsample_bytree': 0.1} -0.092441 (0.000798) with: {'colsample_bytree': 0.2} -0.029993 (0.000459) with: {'colsample_bytree': 0.3} -0.010435 (0.000669) with: {'colsample_bytree': 0.4} -0.004176 (0.000916) with: {'colsample_bytree': 0.5} -0.002614 (0.001062) with: {'colsample_bytree': 0.6} -0.001694 (0.001221) with: {'colsample_bytree': 0.7} -0.001306 (0.001435) with: {'colsample_bytree': 0.8} -0.001239 (0.001730) with: {'colsample_bytree': 1.0}绘制结果，我们可以看到模型平稳段的性能（至少在此比例下），值为0.5到1.0。
不必为每个树对列进行一次子采样，我们可以在决策树的每个拆分中对它们进行子采样。原则上，这是随机森林中使用的方法。我们可以在scikit-learn的XGBoost包装器类的colsample_bylevel参数中设置每个拆分所使用的列样本的大小。和以前一样，我们将比率从10％更改为默认值100％。
下面提供了完整的代码清单。
# XGBoost on Otto dataset, tune colsample_bylevel from pandas import read_csv from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import matplotlib matplotlib.use('Agg') from matplotlib import pyplot # load data data = read_csv('train.csv') datadataset = data.values # split data into X and y X = dataset[:,0:94] y = dataset[:,94] # encode string class values as integers label_encoded_y = LabelEncoder().fit_transform(y) # grid search model = XGBClassifier() colsample_bylevel = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 1.0] param_grid = dict(colsample_bylevelcolsample_bylevel=colsample_bylevel) kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=7) grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring="neg_log_loss", n_jobs=-1, cv=kfold) grid_result = grid_search.fit(X, label_encoded_y) # summarize results print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) means = grid_result.cv_results_['mean_test_score'] stds = grid_result.cv_results_['std_test_score'] params = grid_result.cv_results_['params'] for mean, stdev, param in zip(means, stds, params): print("%f (%f) with: %r" % (mean, stdev, param)) # plot pyplot.errorbar(colsample_bylevel, means, yerr=stds) pyplot.title("XGBoost colsample_bylevel vs Log Loss") pyplot.xlabel('colsample_bylevel') pyplot.ylabel('Log Loss') pyplot.savefig('colsample_bylevel.png')运行此示例将打印最佳配置以及每个测试配置的日志丢失。
注意：由于算法或评估程序的随机性，或者数值精度的差异，您的结果可能会有所不同。考虑运行该示例几次并比较平均结果。
我们可以看到，通过将colsample_bylevel设置为70％可获得最佳结果，导致（倒置）对数损失为-0.001062，这比将每棵树的列采样设置为100％时看到的-0.001239好。
如果每棵树的结果建议使用100％的列，则建议不要放弃列二次采样，而应尝试按拆分的列二次采样。
Best: -0.001062 using {'colsample_bylevel': 0.7} -0.159455 (0.007028) with: {'colsample_bylevel': 0.1} -0.034391 (0.003533) with: {'colsample_bylevel': 0.2} -0.007619 (0.000451) with: {'colsample_bylevel': 0.3} -0.002982 (0.000726) with: {'colsample_bylevel': 0.4} -0.001410 (0.000946) with: {'colsample_bylevel': 0.5} -0.001182 (0.001144) with: {'colsample_bylevel': 0.6} -0.001062 (0.001221) with: {'colsample_bylevel': 0.7} -0.001071 (0.001427) with: {'colsample_bylevel': 0.8} -0.001239 (0.001730) with: {'colsample_bylevel': 1.0}我们可以绘制每个colsample_bylevel变化的性能。结果表明，在此比例下的值为0.3后，方差相对较低，并且性能似乎处于平稳状态。
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