首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >【R语言】用gbm包来提升决策树能力

【R语言】用gbm包来提升决策树能力

作者头像
机器学习AI算法工程
发布2018-03-13 15:06:20
3.8K0
发布2018-03-13 15:06:20
举报

中国有句老话:三个臭皮匠,顶个诸葛亮。这个说法至少在变形金刚中得到了体现,没有组合之前的大力神只是五个可以被柱子哥随手秒掉工地苦力。但组合之后却是威力大增。在机器学习领域也是如此,一堆能力一般的“弱学习器”也能组合成一个“强学习器”。前篇文章提到的随机森林就是一种组合学习的方法,本文要说的是另一类组合金刚: 提升方法(Boosting) 。提升方法是一大类集成分类学习的统称。它用不同的权重将基学习器进行线性组合,使表现优秀的学习器得到重用。在 R语言中gbm包 就是用来实现一般提升方法的扩展包。根据基学习器、损失函数和优化方法的不同,提升方法也有各种不同的形式。 自适应提升方法AdaBoost 它是一种传统而重要的Boost算法,在学习时为每一个样本赋上一个权重,初始时各样本权重一样。在每一步训练后,增加错误学习样本的权重,这使得某些样本的重要性凸显出来,在进行了N次迭代后,将会得到N个简单的学习器。最后将它们组合起来得到一个最终的模型。 梯度提升方法Gradient Boosting 梯度提升算法初看起来不是很好理解,但我们和线性回归加以类比就容易了。回忆一下线性回归是希望找到一组参数使得残差最小化。如果只用一次项来解释二次曲线一定会有大量残差留下来,此时就可以用二次项来继续解释残差,所以可在模型中加入这个二次项。 同样的,梯度提升是先根据初始模型计算伪残差,之后建立一个基学习器来解释伪残差,该基学习器是在梯度方向上减少残差。再将基学习器乘上权重系数(学习速率)和原来的模型进行线性组合形成新的模型。这样反复迭代就可以找到一个使损失函数的期望达到最小的模型。在训练基学习器时可以使用再抽样方法,此时就称之为 随机梯度提升算法stochastic gradient boosting 。 在gbm包中,采用的是决策树作为基学习器,重要的参数设置如下:

  • 损失函数的形式(distribution)
  • 迭代次数(n.trees)
  • 学习速率(shrinkage)
  • 再抽样比率(bag.fraction)
  • 决策树的深度(interaction.depth)

损失函数的形式容易设定,分类问题一般选择bernoulli分布,而回归问题可以选择gaussian分布。学习速率方面,我们都知道步子迈得太大容易扯着,所以学习速率是越小越好,但是步子太小的话,步数就得增加,也就是训练的迭代次数需要加大才能使模型达到最优,这样训练所需时间和计算资源也相应加大了。gbm作者的经验法则是设置shrinkage参数在0.01-0.001之间,而n.trees参数在3000-10000之间。 下面我们用mlbench包中的数据集来看一下gbm包的使用。其中响应变量为diabetes,即病人的糖尿病诊断是阳性还是阴性。

# 加载包和数据library(gbm)data(PimaIndiansDiabetes2,package='mlbench')# 将响应变量转为0-1格式data <- PimaIndiansDiabetes2data$diabetes <- as.numeric(data$diabetes)data <- transform(data,diabetes=diabetes-1)# 使用gbm函数建模model <- gbm(diabetes~.,data=data,shrinkage=0.01,
             distribution='bernoulli',cv.folds=5,
             n.trees=3000,verbose=F)# 用交叉检验确定最佳迭代次数best.iter <- gbm.perf(model,method='cv')
# 观察各解释变量的重要程度summary(model,best.iter)
# 变量的边际效应plot.gbm(model,1,best.iter)
# 用caret包观察预测精度library(caret)data <- PimaIndiansDiabetes2fitControl <- trainControl(method = "cv", number = 5,returnResamp = "all")model2 <- train(diabetes~., data=data,method='gbm',distribution='bernoulli',trControl = fitControl,verbose=F,tuneGrid = data.frame(.n.trees=best.iter,.shrinkage=0.01,.interaction.depth=1))
model2

Accuracy Kappa Accuracy SD Kappa SD 0.78 0.504 0.0357 0.0702 观察到gbm迭代到800次左右最优,得到的预测正确率为0.78,这个比随机森林的正确率还要略高一些。提升算法继承了单一决策树的优点,例如:能处理缺失数据,对于噪声数据不敏感,但又摒弃了它的缺点,使之能拟合复杂的非线性关系,精确度大为提高。通过控制迭代次数能控制过度拟合,计算速度快。但由于它是顺序计算的,所以不好进行分布式计算。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2016-01-17,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 大数据挖掘DT数据分析 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档