xgboost 案例分析

xgboost 使用Dmatrix格式 转换

安装xghoost包：pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle #pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

#皮马印第安人糖尿病数据集 包含很多字段：怀孕次数 口服葡萄糖耐量试验中血浆葡萄糖浓度 舒张压（mm Hg） 三头肌组织褶厚度（mm） 
#2小时血清胰岛素（μU/ ml） 体重指数（kg/（身高(m)^2） 糖尿病系统功能 年龄（岁）

# 基本例子，从csv文件中读取数据，做二分类

# 用pandas读入数据
data = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')
'''
Pregnancies：怀孕次数 
Glucose：葡萄糖 
BloodPressure：血压 (mm Hg) 
SkinThickness：皮层厚度 (mm) 
Insulin：胰岛素 2小时血清胰岛素（mu U / ml 
BMI：体重指数 （体重/身高）^2 
DiabetesPedigreeFunction：糖尿病谱系功能 
Age：年龄 （岁） 
Outcome：类标变量 （0或1）
'''
data.head()

data.info() #没有缺失值
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 768 entries, 0 to 767
Data columns (total 9 columns):
 #   Column                    Non-Null Count  Dtype  
---  ------                    --------------  -----  
 0   Pregnancies               768 non-null    int64  
 1   Glucose                   768 non-null    int64  
 2   BloodPressure             768 non-null    int64  
 3   SkinThickness             768 non-null    int64  
 4   Insulin                   768 non-null    int64  
 5   BMI                       768 non-null    float64
 6   DiabetesPedigreeFunction  768 non-null    float64
 7   Age                       768 non-null    int64  
 8   Outcome                   768 non-null    int64  
dtypes: float64(2), int64(7)
memory usage: 54.1 KB
'''

data.describe()

data.groupby(['Outcome']).count()

data.corr()

# 做数据切分
train,test = train_test_split(data) #把数据划分成训练集和测试集

#转换成Dmatrix格式。是Xgboost特有的
# 特征列
feature_columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin',
                   'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age']
#目标列
target_column = 'Outcome'
xgtrain = xgb.DMatrix(train[feature_columns].values,train[target_column].values) #训练集
xgtest = xgb.DMatrix(test[feature_columns].values,test[target_column].values)   #测试集
#Xgboost自带的读取格式DMatrix()
#XGBoost可以加载libsvm格式的文本数据，加载的数据格式可以为Numpy的二维数组和XGBoost的二进制的缓存文件。
#加载的数据存储在对象DMatrix中。

#参数设定
param = {'max_depth':5, #树最大深度
         'eta':0.1,        #学习率
         'silent':1,          # 训练的过程中是否打印训练的信息
         'subsample':0.7,     # 行采样百分比
         'colsample_bytree':0.7,   # 列采样
         'objective':'binary:logistic' }  #  用logistic逻辑回归做分类器 

#设定watchlist 用于查看模型状态
watchlist = [(xgtest,'eval'),(xgtrain,'train')]
bst = xgb.train(param,xgtrain,10,watchlist) #参数设定，训练集数据，10次，查看状态

# 使用模型预测
preds = bst.predict(xgtest)
'''
[0]	eval-logloss:0.66464	train-logloss:0.65518
[1]	eval-logloss:0.64236	train-logloss:0.62582
[2]	eval-logloss:0.62212	train-logloss:0.60128
[3]	eval-logloss:0.60074	train-logloss:0.57535
[4]	eval-logloss:0.58476	train-logloss:0.55096
[5]	eval-logloss:0.56853	train-logloss:0.53070
[6]	eval-logloss:0.55099	train-logloss:0.50928
[7]	eval-logloss:0.54226	train-logloss:0.49490
[8]	eval-logloss:0.53426	train-logloss:0.47898
[9]	eval-logloss:0.52509	train-logloss:0.46670

'''

# 判断准确率
labels = xgtest.get_label() #预测的标签要和正确的做对比
print ('错误类为%f' % 


#preds[i]>0.5 做为预测为1的阈值
(sum(1 for i in range(len(preds)) if int(preds[i]>0.5)!=labels[i]) /float(len(preds)))

# 模型存储
bst.save_model('1.model')
错误类为0.21354166666666666

使用xgboost的sklearn包

Joblib是一组用于在Python中提供轻量级流水线的工具。特点：·透明的磁盘缓存功能和懒惰的重新评估（memoize模式）·简单的并行计算

Joblib可以将模型保存到磁盘并可在必要时重新运行

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
import joblib

# 用pandas读入数据
data = pd.read_csv('Pima-Indians-Diabetes.csv')

# 做数据切分
train, test = train_test_split(data)

# 取出特征X和目标y的部分
feature_columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age']
target_column = 'Outcome'
train_X = train[feature_columns].values
train_y = train[target_column].values
test_X = test[feature_columns].values
test_y = test[target_column].values

# 初始化模型
xgb_classifier = xgb.XGBClassifier(n_estimators=20,
                                   max_depth=4, 
                                   learning_rate=0.1, 
                                   subsample=0.7, 
                                   colsample_bytree=0.7)

# 拟合模型
xgb_classifier.fit(train_X, train_y)
# 使用模型预测
preds = xgb_classifier.predict(test_X)
# 判断准确率
print ('错误类为%f' %((preds!=test_y).sum()/float(test_y.shape[0])))
#错误类为0.270833
# 模型存储
#joblib.dump(xgb_classifier, '2.model')

XGBoost 和GBDT 区别

• 相同点： 基本原理都是一样的

  • xgboost 也是串行训练 一棵树一棵树训练

  • 特征的处理是并行的

• 对比GBDT优点

  • 训练速度快

  • 支持自定义损失函数

  • 传统的GBDT是以CART树作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑回归（分类问题）或者线性回归（回归问题），泛化能力更强

  • 可以调节的参数更多

最后

以上就是背后糖豆为你收集整理的xgboost 案例分析的全部内容，希望文章能够帮你解决xgboost 案例分析所遇到的程序开发问题。

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