python机器学习：超越随机森林（XGBoost篇）

一、基础知识

XGBoost由陈天奇开发，曾一度在全球众多机器学习算法的竞赛中登顶（NO 1），它旨在提供高效、灵活和可扩展的梯度提升框架，在性能和准确性方面具有很大的优势，具备以下特色：

1. 基于梯度提升决策树（GBDT）：XGBoost使用梯度提升算法来训练决策树模型，这是一种逐步迭代的方法，每次迭代都根据前一次迭代的结果来优化模型。通过串行训练决策树，每棵树都修正上一棵树的残差，从而逐步提升模型的准确性。

2. 正则化：XGBoost提供了正则化技术来控制模型的复杂度，避免过拟合。正则化方法包括L1和L2正则化，使得模型能够更好地泛化到新的数据。

3. 特征工程的自动处理：XGBoost能够自动处理缺失值和缺失特征，并找出最佳分割点。此外，它还能处理高维特征，通过自动学习特征的重要性和组合方式，能够生成更有代表性的特征。

4. 并行训练：XGBoost具有良好的可扩展性，支持并行训练。它可以同时在多个核心上训练多棵树，大大缩短了训练时间。

5. 损失函数的灵活性：XGBoost可以根据任务的不同选择不同的损失函数。例如，对于回归问题，可以使用平方损失函数；对于分类问题，可以使用逻辑损失函数。

6. 特征重要性评估：XGBoost能够估计每个特征对于模型的重要性，并提供各种工具来可视化和分析特征的重要性。这对于特征选择和模型解释非常有用。

总体而言，XGBoost凭借优化的性能、高准确性和可解释性，曾成为许多机器学习任务中的首选算法。它在各种数据集和问题上都表现出色，并且经过了广泛的应用和验证。

在很多已经发表的临床预测模型研究中，基于XGBoost构建的临床预测模型也往往能获得比随机森林、梯度提升决策树等模型更高的性能（比如AUC）。更多的理论知识可以参考有关教材，也可以读一读发表该算法的文章：《XGBoost：A Scalable Tree Boosting System》。下面简单地演示下xgboost的使用方法。

二、实操环节

用到的软件及版本：Python 3.8.10，搭配VScode以及jupyter，这些软件的安装略有些复杂，但都可以通过百度查询获得，所以这里就不细说了，有兴趣的朋友也可以加入交流群咨询，我们看到消息后，会尽力为你提供帮助。

安装软件并准确配置环境后，继续下面的内容。

1、导入库

# 导入所需的库,没有安装的需要提前安装# 方法是：pip install 包名

import xgboost as xgbimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.datasets import load_breast_cancer

2、xgboost

继续采用乳腺癌数据集进行演示，该数据包含30个自变量与1个因变量，因变量表示癌症的类型，为二分类数据，分别是良性、恶性。乳腺癌数据集在前期多次展示过，具体的数据可以通过帮助文档查看，这里就不列了。

# 加载乳腺癌数据集cancer = load_breast_cancer()

# 划分训练集和测试集xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(cancer.data, cancer.target,     random_state=123,test_size=0.3)print(xtrain.shape)

# 定义XGBoost模型model = xgb.XGBClassifier(    max_depth=3,    learning_rate=0.01,    n_estimators=200,    objective='binary:logistic')    # 训练模型model.fit(xtrain, ytrain)# 计算准确率print(model.score(xtrain, ytrain)) #训练性能print(model.score(xtest, ytest))  #泛化性能# print(model.feature_importances_) #特征重要性

# 另一种计算准确率的方法#y_pred = model.predict(xtest)# accuracy = accuracy_score(ytest, y_pred)# print(accuracy)

解读：在这个例子中，我们使用`XGBClassifier`类定义了一个二分类的XGBoost模型，并设置了一些超参数，如`max_depth`表示树的最大深度，`learning_rate`表示学习率，`n_estimators`表示树的个数，`objective`表示损失函数。使用`fit`方法训练模型，计算准确率并打印出来。

3、特征重要性的可视化

print(model.feature_importances_) #特征重要性

#自建绘图函数

def plot_feature_importances_cancer(model): 

     n_features = cancer.data.shape[1] #获取特征名称 

     plt.barh(range(n_features), model.feature_importances_, align='center',color = 'gold')  #条形图 

     plt.yticks(np.arange(n_features), cancer.feature_names) 

     plt.xlabel("Feature importance") 

     plt.ylabel("Feature")