机器学习实战 | LightGBM建模应用详解

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ShowMeAI

发布于 2022-03-21 23:40:35

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发布于 2022-03-21 23:40:35

文章被收录于专栏：ShowMeAI研究中心ShowMeAI研究中心

作者：韩信子@ShowMeAI

教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41

本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/205

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引言

LightGBM是微软开发的boosting集成模型，和XGBoost一样是对GBDT的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比XGBoost有着更为优秀的表现。

本篇内容ShowMeAI展开给大家讲解LightGBM的工程应用方法，对于LightGBM原理知识感兴趣的同学，欢迎参考ShowMeAI的另外一篇文章 **图解机器学习 | LightGBM模型详解**。

1.LightGBM安装

LightGBM作为常见的强大Python机器学习工具库，安装也比较简单。

1.1 Python与IDE环境设置

python环境与IDE设置可以参考ShowMeAI文章 **图解python | 安装与环境设置** 进行设置。

1.2 工具库安装

(1) Linux/Mac等系统

这些系统下的XGBoost安装，大家只要基于pip就可以轻松完成了，在命令行端输入命令如下命令即可等待安装完成。

pip install lightgbm

大家也可以选择国内的pip源，以获得更好的安装速度：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple lightgbm

(2) Windows系统

对于windows系统而言，比较高效便捷的安装方式是：在网址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 中去下载对应版本的的LightGBM安装包，再通过如下命令安装。

pip install lightgbm‑3.3.2‑cp310‑cp310‑win_amd64.whl

2.LightGBM参数手册

在ShowMeAI的前一篇内容 **XGBoost工具库建模应用详解** 中，我们讲解到了Xgboost的三类参数通用参数，学习目标参数，Booster参数。而LightGBM可调参数更加丰富，包含核心参数，学习控制参数，IO参数，目标参数，度量参数，网络参数，GPU参数，模型参数，这里我常修改的便是核心参数，学习控制参数，度量参数等。下面我们对这些模型参数做展开讲解，更多的细节可以参考LightGBM中文文档。

2.1 参数介绍

(1) 核心参数

config或者config\_file：一个字符串，给出了配置文件的路径。默认为空字符串。
task：一个字符串，给出了要执行的任务。可以为：
train或者training：表示是训练任务。默认为train。
predict或者prediction或者test：表示是预测任务。
convert\_model：表示是模型转换任务。将模型文件转换成if-else格式。
application或者objective或者app：一个字符串，表示问题类型。可以为：
regression 或 regression\_l2 或 mean\_squared\_error 或 mse或l2\_root 或 root\_mean\_squred\_error 或 rmse：表示回归任务，但是使用L2损失函数。默认为regression。
regression\_l1或者mae或者mean\_absolute\_error：表示回归任务，但是使用L1损失函数。
huber：表示回归任务，但是使用huber损失函数。
fair：表示回归任务，但是使用fair损失函数。
poisson：表示Poisson回归任务。
quantile：表示quantile回归任务。
quantile\_l2：表示quantile回归任务，但是使用了L2损失函数。
mape或者mean\_absolute\_precentage\_error：表示回归任务，但是使用MAPE损失函数
gamma：表示gamma回归任务。
tweedie：表示tweedie回归任务。
binary：表示二分类任务，使用对数损失函数作为目标函数。
multiclass：表示多分类任务，使用softmax函数作为目标函数。必须设置num\_class参数
multiclassova或者multiclass\_ova或者ova或者ovr：表示多分类任务，使用one-vs-all的二分类目标函数。必须设置num\_class参数。
xentropy或者cross\_entropy：目标函数为交叉熵(同时具有可选择的线性权重)。要求标签是0,1之间的数值。
xentlambda或者cross\_entropy\_lambda：替代了参数化的cross\_entropy。要求标签是0,1之间的数值。
lambdarank：表示排序任务。在lambdarank任务中，标签应该为整数类型，数值越大表示相关性越高。label\_gain参数可以用于设置整数标签的增益(权重)。
boosting或者boost或者boosting\_type：一个字符串，给出了基学习器模型算法。可以为：
gbdt：表示传统的梯度提升决策树。默认值为gbdt。
rf：表示随机森林。
dart：表示带dropout的gbdt。
goss：表示Gradient-based One-Side Sampling 的gbdt。
data或者train或者train\_data：一个字符串，给出了训练数据所在的文件的文件名。默认为空字符串。LightGBM将使用它来训练模型。
valid或者test或者valid\_data或者test\_data：一个字符串，表示验证集所在的文件的文件名。默认为空字符串。LightGBM将输出该数据集的度量。如果有多个验证集，则用逗号分隔。
num\_iterations或者num\_iteration或者num\_tree或者num\_trees或者num\_round或者num\_rounds或者num\_boost\_round一个整数，给出了boosting的迭代次数。默认为100。
对于Python/R包，该参数是被忽略的。对于Python，使用train()/cv()的输入参数num\_boost\_round来代替。
在内部，LightGBM对于multiclass问题设置了num\_class\*num\_iterations棵树。
learning\_rate或者shrinkage\_rate：个浮点数，给出了学习率。默认为1。在dart中，它还会影响dropped trees的归一化权重。
num\_leaves或者num\_leaf：一个整数，给出了一棵树上的叶子数。默认为31。
tree\_learner或者tree：一个字符串，给出了tree learner，主要用于并行学习。默认为serial。可以为：
serial：单台机器的tree learne
feature：特征并行的tree learne
data：数据并行的tree learne
voting：投票并行的tree learne
num\_threads或者num\_thread或者nthread：一个整数，给出了LightGBM的线程数。默认为OpenMP\_default。
为了更快的速度，应该将它设置为真正的CPU内核数，而不是线程的数量(大多数CPU使用超线程来使每个CPU内核生成2个线程)。
当数据集较小的时候，不要将它设置的过大。
对于并行学习，不应该使用全部的CPU核心，因为这会使得网络性能不佳。
device：一个字符串，指定计算设备。默认为cpu。可以为gpu、cpu。
建议使用较小的max\_bin来获得更快的计算速度。
为了加快学习速度，GPU默认使用32位浮点数来求和。你可以设置gpu\_use\_dp=True来启动64位浮点数，但是它会使得训练速度降低。

(2) 学习控制参数

max\_depth：一个整数，限制了树模型的最大深度，默认值为-1。如果小于0，则表示没有限制。
min\_data\_in\_leaf或者min\_data\_per\_leaf或者min\_data或者min\_child\_samples：一个整数，表示一个叶子节点上包含的最少样本数量。默认值为20。
min\_sum\_hessian\_in\_leaf或者min\_sum\_hessian\_per\_leaf或者min\_sum\_hessian或者min\_hessian或者min\_child\_weight：一个浮点数，表示一个叶子节点上的最小hessian之和。(也就是叶节点样本权重之和的最小值)默认为1e-3。
feature\_fraction或者sub\_feature或者colsample\_bytree：一个浮点数，取值范围为0.0,1.0，默认值为0。如果小于1.0，则LightGBM会在每次迭代中随机选择部分特征。如0.8表示：在每棵树训练之前选择80%的特征来训练。
feature\_fraction\_seed：一个整数，表示feature\_fraction的随机数种子，默认为2。
bagging\_fraction或者sub\_row或者subsample：一个浮点数，取值范围为0.0,1.0，默认值为0。如果小于1.0，则LightGBM会在每次迭代中随机选择部分样本来训练(非重复采样)。如0.8表示：在每棵树训练之前选择80%的样本(非重复采样)来训练。
bagging\_freq或者subsample\_freq：一个整数，表示每bagging\_freq次执行bagging。如果该参数为0，表示禁用bagging。
bagging\_seed或者bagging\_fraction\_seed：一个整数，表示bagging的随机数种子，默认为3。
early\_stopping\_round或者early\_stopping\_rounds或者early\_stopping：一个整数，默认为0。如果一个验证集的度量在early\_stopping\_round循环中没有提升，则停止训练。如果为0则表示不开启早停。
lambda\_l1或者reg\_alpha：一个浮点数，表示L1正则化系数。默认为0。
lambda\_l2或者reg\_lambda：一个浮点数，表示L2正则化系数。默认为0。
min\_split\_gain或者min\_gain\_to\_split：一个浮点数，表示执行切分的最小增益，默认为0。
drop\_rate：一个浮点数，取值范围为0.0,1.0，表示dropout的比例，默认为1。该参数仅在dart中使用。
skip\_drop：一个浮点数，取值范围为0.0,1.0，表示跳过dropout的概率，默认为5。该参数仅在dart中使用。
max\_drop：一个整数，表示一次迭代中删除树的最大数量，默认为50。如果小于等于0，则表示没有限制。该参数仅在dart中使用。
uniform\_drop：一个布尔值，表示是否想要均匀的删除树，默认值为False。该参数仅在dart中使用。
xgboost\_dart\_mode：一个布尔值，表示是否使用xgboost dart模式，默认值为False。该参数仅在dart中使用。
drop\_seed：一个整数，表示dropout的随机数种子，默认值为4。该参数仅在dart中使用。
top\_rate：一个浮点数，取值范围为0.0,1.0，表示在goss中，大梯度数据的保留比例，默认值为2。该参数仅在goss中使用。
other\_rate：一个浮点数，取值范围为0.0,1.0，表示在goss中，小梯度数据的保留比例，默认值为1。该参数仅在goss中使用。
min\_data\_per\_group：一个整数，表示每个分类组的最小数据量，默认值为100。用于排序任务
max\_cat\_threshold：一个整数，表示category特征的取值集合的最大大小。默认为32。
cat\_smooth：一个浮点数，用于category特征的概率平滑。默认值为10。它可以降低噪声在category特征中的影响，尤其是对于数据很少的类。
cat\_l2：一个浮点数，用于category切分中的L2正则化系数。默认为10。
top\_k或者topk：一个整数，用于投票并行中。默认为20。将它设置为更大的值可以获得更精确的结果，但是会降低训练速度。

(3) IO参数

max\_bin：一个整数，表示最大的桶的数量。默认值为255。LightGBM会根据它来自动压缩内存。如max\_bin=255时，则LightGBM将使用uint8来表示特征的每一个值。
min\_data\_in\_bin：一个整数，表示每个桶的最小样本数。默认为3。该方法可以避免出现一个桶只有一个样本的情况。
data\_random\_seed：一个整数，表示并行学习数据分隔中的随机数种子。默认为1它不包括特征并行。
output\_model或者model\_output或者model\_out：一个字符串，表示训练中输出的模型被保存的文件的文件名。默认txt。
input\_model或者model\_input或者model\_in：一个字符串，表示输入模型的文件的文件名。默认空字符串。对于prediction任务，该模型将用于预测数据，对于train任务，训练将从该模型继续
output\_result或者predict\_result或者prediction\_result：一个字符串，给出了prediction结果存放的文件名。默认为txt。
pre\_partition或者is\_pre\_partition：一个布尔值，指示数据是否已经被划分。默认值为False。如果为true，则不同的机器使用不同的partition来训练。它用于并行学习(不包括特征并行)
is\_sparse或者is\_enable\_sparse或者enable\_sparse：一个布尔值，表示是否开启稀疏优化，默认为True。如果为True则启用稀疏优化。
two\_round或者two\_round\_loading或者use\_two\_round\_loading：一个布尔值，指示是否启动两次加载。默认值为False，表示只需要进行一次加载。默认情况下，LightGBM会将数据文件映射到内存，然后从内存加载特征，这将提供更快的数据加载速度。但是当数据文件很大时，内存可能会被耗尽。如果数据文件太大，则将它设置为True
save\_binary或者is\_save\_binary或者is\_save\_binary\_file：一个布尔值，表示是否将数据集(包括验证集)保存到二进制文件中。默认值为False。如果为True，则可以加快数据的加载速度。
verbosity或者verbose：一个整数，表示是否输出中间信息。默认值为1。如果小于0，则仅仅输出critical信息；如果等于0，则还会输出error,warning信息；如果大于0，则还会输出info信息。
header或者has\_header：一个布尔值，表示输入数据是否有头部。默认为False。
label或者label\_column：一个字符串，表示标签列。默认为空字符串。你也可以指定一个整数，如label=0表示第0列是标签列。你也可以为列名添加前缀，如label=prefix:label\_name。
weight或者weight\_column：一个字符串，表示样本权重列。默认为空字符串。你也可以指定一个整数，如weight=0表示第0列是权重列。注意：它是剔除了标签列之后的索引。假如标签列为0，权重列为1，则这里weight=0。你也可以为列名添加前缀，如weight=prefix:weight\_name。
query或者query\_column或者gourp或者group\_column：一个字符串，query/groupID列。默认为空字符串。你也可以指定一个整数，如query=0表示第0列是query列。注意：它是剔除了标签列之后的索引。假如标签列为0，query列为1，则这里query=0。你也可以为列名添加前缀，如query=prefix:query\_name。
ignore\_column或者ignore\_feature或者blacklist：一个字符串，表示训练中忽略的一些列，默认为空字符串。可以用数字做索引，如ignore\_column=0,1,2表示第0,1,2列将被忽略。注意：它是剔除了标签列之后的索引。
你也可以为列名添加前缀，如ignore\_column=prefix:ign\_name1,ign\_name2。
categorical\_feature或者categorical\_column或者cat\_feature或者cat\_column：一个字符串，指定category特征的列。默认为空字符串。可以用数字做索引，如categorical\_feature=0,1,2表示第0,1,2列将作为category特征。注意：它是剔除了标签列之后的索引。你也可以为列名添加前缀，如categorical\_feature=prefix:cat\_name1,cat\_name2在categorycal特征中，负的取值被视作缺失值。
predict\_raw\_score或者raw\_score或者is\_predict\_raw\_score：一个布尔值，表示是否预测原始得分。默认为False。如果为True则仅预测原始得分。该参数只用于prediction任务。
predict\_leaf\_index或者leaf\_index或者is\_predict\_leaf\_index：一个布尔值，表示是否预测每个样本在每棵树上的叶节点编号。默认为False。在预测时，每个样本都会被分配到每棵树的某个叶子节点上。该参数就是要输出这些叶子节点的编号。该参数只用于prediction任务。
predict\_contrib或者contrib或者is\_predict\_contrib：一个布尔值，表示是否输出每个特征对于每个样本的预测的贡献。默认为False。输出的结果形状为nsamples,nfeatures+1，之所以+1是考虑到bais的贡献。所有的贡献加起来就是该样本的预测结果。该参数只用于prediction任务。
bin\_construct\_sample\_cnt或者subsample\_for\_bin：一个整数，表示用来构建直方图的样本的数量。默认为200000。如果数据非常稀疏，则可以设置为一个更大的值，如果设置更大的值，则会提供更好的训练效果，但是会增加数据加载时间。
num\_iteration\_predict：一个整数，表示在预测中使用多少棵子树。默认为-1。小于等于0表示使用模型的所有子树。该参数只用于prediction任务。
pred\_early\_stop：一个布尔值，表示是否使用早停来加速预测。默认为False。如果为True，则可能影响精度。
pred\_early\_stop\_freq：一个整数，表示检查早停的频率。默认为10
pred\_early\_stop\_margin：一个浮点数，表示早停的边际阈值。默认为0
use\_missing：一个布尔值，表示是否使用缺失值功能。默认为True如果为False则禁用缺失值功能。
zero\_as\_missing：一个布尔值，表示是否将所有的零(包括在libsvm/sparse矩阵中未显示的值)都视为缺失值。默认为False。如果为False，则将nan视作缺失值。如果为True，则np.nan和零都将视作缺失值。
init\_score\_file：一个字符串，表示训练时的初始化分数文件的路径。默认为空字符串，表示train_data_file+”.init”(如果存在)
valid\_init\_score\_file：一个字符串，表示验证时的初始化分数文件的路径。默认为空字符串，表示valid_data_file+”.init”(如果存在)。如果有多个(对应于多个验证集)，则可以用逗号,来分隔。

(4) 目标参数

sigmoid：一个浮点数，用sigmoid函数的参数，默认为0。它用于二分类任务和lambdarank任务。
alpha：一个浮点数，用于Huber损失函数和Quantileregression，默认值为0。它用于huber回归任务和Quantile回归任务。
fair\_c：一个浮点数，用于Fair损失函数，默认值为0。它用于fair回归任务。
gaussian\_eta：一个浮点数，用于控制高斯函数的宽度，默认值为0。它用于regression_l1回归任务和huber回归任务。
posson\_max\_delta\_step：一个浮点数，用于Poisson regression的参数，默认值为7。它用于poisson回归任务。
scale\_pos\_weight：一个浮点数，用于调整正样本的权重，默认值为0它用于二分类任务。
boost\_from\_average：一个布尔值，指示是否将初始得分调整为平均值(它可以使得收敛速度更快)。默认为True。它用于回归任务。
is\_unbalance或者unbalanced\_set：一个布尔值，指示训练数据是否均衡的。默认为True。它用于二分类任务。
max\_position：一个整数，指示将在这个NDCG位置优化。默认为20。它用于lambdarank任务。
label\_gain：一个浮点数序列，给出了每个标签的增益。默认值为0,1,3,7,15,….它用于lambdarank任务。
num\_class或者num\_classes：一个整数，指示了多分类任务中的类别数量。默认为1它用于多分类任务。
reg\_sqrt：一个布尔值，默认为False。如果为True，则拟合的结果为：\sqrt{label}。同时预测的结果被自动转换为：{pred}^2。它用于回归任务。

(5) 度量参数

metric：一个字符串，指定了度量的指标，默认为：对于回归问题，使用l2；对于二分类问题，使用binary\_logloss；对于lambdarank问题，使用ndcg。如果有多个度量指标，则用逗号,分隔。
l1或者mean\_absolute\_error或者mae或者regression\_l1：表示绝对值损失。
l2或者mean\_squared\_error或者mse或者regression\_l2或者regression：表示平方损失。
l2\_root或者root\_mean\_squared\_error或者rmse：表示开方损失。
quantile：表示Quantile回归中的损失。
mape或者mean\_absolute\_percentage\_error：表示MAPE损失。
huber：表示huber损失。
fair：表示fair损失。
poisson：表示poisson回归的负对数似然。
gamma：表示gamma回归的负对数似然。
gamma\_deviance：表示gamma回归的残差的方差。
tweedie：表示Tweedie回归的负对数似然。
ndcg：表示NDCG。
map或者mean\_average\_precision：表示平均的精度。
auc：表示AUC。
binary\_logloss或者binary：表示二类分类中的对数损失函数。
binary\_error：表示二类分类中的分类错误率。
multi\_logloss或者multiclass或者softmax或者‘multiclassova或者multiclass_ova，或者ova或者ovr`：表示多类分类中的对数损失函数。
multi\_error：表示多分类中的分类错误率。
xentropy或者cross\_entropy：表示交叉熵。
xentlambda或者cross\_entropy\_lambda：表示intensity加权的交叉熵。
kldiv或者kullback\_leibler：表示KL散度。
metric\_freq或者output\_freq：一个正式，表示每隔多少次输出一次度量结果。默认为1。
train\_metric或者training\_metric或者is\_training\_metric：一个布尔值，默认为False。如果为True，则在训练时就输出度量结果。
ndcg\_at或者ndcg\_eval\_at或者eval\_at：一个整数列表，指定了NDCG评估点的位置。默认为1、2、3、4、5。

2.2 参数影响与调参建议

以下为总结的核心参数对模型的影响，及与之对应的调参建议。

(1) 对树生长控制

num\_leaves：叶节点的数目。它是控制树模型复杂度的主要参数。
如果是level-wise，则该参数为$2^{depth}$，其中depth为树的深度。但是当叶子数量相同时，leaf-wise的树要远远深过level-wise树，非常容易导致过拟合。因此应该让num_leaves小于$2^{depth}$。在leaf-wise树中，并不存在depth的概念。因为不存在一个从leaves到depth的合理映射。
min\_data\_in\_leaf：每个叶节点的最少样本数量。
它是处理leaf-wise树的过拟合的重要参数。将它设为较大的值，可以避免生成一个过深的树。但是也可能导致欠拟合。
max\_depth：树的最大深度。该参数可以显式的限制树的深度。

(2) 更快的训练速度

通过设置bagging\_fraction和bagging\_freq参数来使用bagging方法。
通过设置feature\_fraction参数来使用特征的子抽样。
使用较小的max\_bin。
使用save\_binary在未来的学习过程对数据加载进行加速。

(3) 更好的模型效果

使用较大的max\_bin(学习速度可能变慢)。
使用较小的learning\_rate和较大的num\_iterations。
使用较大的num\_leaves(可能导致过拟合)。
使用更大的训练数据。
尝试dart。

(4) 缓解过拟合问题

使用较小的max\_bin。
使用较小的num\_leaves。
使用min\_data\_in\_leaf和min\_sum\_hessian\_in\_leaf。
通过设置bagging\_fraction和bagging\_freq来使用bagging。
通过设置feature\_fraction来使用特征子抽样。
使用更大的训练数据。
使用lambda\_l1、lambda\_l2和min\_gain\_to\_split来使用正则。
尝试max\_depth来避免生成过深的树。

3.LightGBM内置建模方式

3.1 内置建模方式

LightGBM内置了建模方式，有如下的数据格式与核心训练方法：

基于lightgbm.Dataset格式的数据。
基于lightgbm.train接口训练。

下面是官方的一个简单示例，演示了读取libsvm格式数据(成Dataset格式)并指定参数建模的过程。

# coding: utf-8

import json

import lightgbm as lgb

import pandas as pd

from sklearn.metrics import mean\_squared\_erro





# 加载数据集合

print('加载数据...')

df\_train = pd.read\_csv('./data/regression.train.txt', header=None, sep='\t')

df\_test = pd.read\_csv('./data/regression.test.txt', header=None, sep='\t')



# 设定训练集和测试集

y\_train = df\_train[0].values

y\_test = df\_test[0].values

X\_train = df\_train.drop(0, axis=1).values

X\_test = df\_test.drop(0, axis=1).values



# 构建lgb中的Dataset格式

lgb\_train = lgb.Dataset(X\_train, y\_train)

lgb\_eval = lgb.Dataset(X\_test, y\_test, reference=lgb\_train)



# 敲定好一组参数

params = {

    'task': 'train',

    'boosting\_type': 'gbdt',

    'objective': 'regression',

    'metric': {'l2', 'auc'},

    'num\_leaves': 31,

    'learning\_rate': 0.05,

    'feature\_fraction': 0.9,

    'bagging\_fraction': 0.8,

    'bagging\_freq': 5,

    'verbose': 0

}



print('开始训练...')

# 训练

gbm = lgb.train(params,

                lgb\_train,

                num\_boost\_round=20,

                valid\_sets=lgb\_eval,

                early\_stopping\_rounds=5)



# 保存模型

print('保存模型...')

# 保存模型到文件中

gbm.save\_model('model.txt')



print('开始预测...')

# 预测

y\_pred = gbm.predict(X\_test, num\_iteration=gbm.best\_iteration)

# 评估

print('预估结果的rmse为:')

print(mean\_squared\_error(y\_test, y\_pred) \*\* 0.5)

加载数据...

开始训练...

[1]  valid\_0's l2: 0.24288   valid\_0's auc: 0.764496

Training until validation scores don't improve for 5 rounds.

[2]  valid\_0's l2: 0.239307  valid\_0's auc: 0.766173

[3]  valid\_0's l2: 0.235559  valid\_0's auc: 0.785547

[4]  valid\_0's l2: 0.230771  valid\_0's auc: 0.797786

[5]  valid\_0's l2: 0.226297  valid\_0's auc: 0.805155

[6]  valid\_0's l2: 0.223692  valid\_0's auc: 0.800979

[7]  valid\_0's l2: 0.220941  valid\_0's auc: 0.806566

[8]  valid\_0's l2: 0.217982  valid\_0's auc: 0.808566

[9]  valid\_0's l2: 0.215351  valid\_0's auc: 0.809041

[10] valid\_0's l2: 0.213064  valid\_0's auc: 0.805953

[11] valid\_0's l2: 0.211053  valid\_0's auc: 0.804631

[12] valid\_0's l2: 0.209336  valid\_0's auc: 0.802922

[13] valid\_0's l2: 0.207492  valid\_0's auc: 0.802011

[14] valid\_0's l2: 0.206016  valid\_0's auc: 0.80193

Early stopping, best iteration is:

[9]  valid\_0's l2: 0.215351  valid\_0's auc: 0.809041

保存模型...

开始预测...

预估结果的rmse为:

0.4640593794679212

3.2 设置样本权重

LightGBM的建模非常灵活，它可以支持我们对于每个样本设置不同的权重学习，设置的方式也非常简单，我们需要提供给模型一组权重数组数据，长度和样本数一致。

如下是一个典型的例子，其中binary.train和binary.test读取后加载为lightgbm.Dataset格式的输入，而在lightgbm.Dataset的构建参数中可以设置样本权重(这个例子中是numpy array的形态)。再基于lightgbm.train接口使用内置建模方式训练。

# coding: utf-8

import json

import lightgbm as lgb

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.metrics import mean\_squared\_erro

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")



# 加载数据集

print('加载数据...')

df\_train = pd.read\_csv('./data/binary.train', header=None, sep='\t')

df\_test = pd.read\_csv('./data/binary.test', header=None, sep='\t')

W\_train = pd.read\_csv('./data/binary.train.weight', header=None)[0]

W\_test = pd.read\_csv('./data/binary.test.weight', header=None)[0]



y\_train = df\_train[0].values

y\_test = df\_test[0].values

X\_train = df\_train.drop(0, axis=1).values

X\_test = df\_test.drop(0, axis=1).values



num\_train, num\_feature = X\_train.shape



# 加载数据的同时加载权重

lgb\_train = lgb.Dataset(X\_train, y\_train,

                        weight=W\_train, free\_raw\_data=False)

lgb\_eval = lgb.Dataset(X\_test, y\_test, reference=lgb\_train,

                       weight=W\_test, free\_raw\_data=False)



# 设定参数

params = {

    'boosting\_type': 'gbdt',

    'objective': 'binary',

    'metric': 'binary\_logloss',

    'num\_leaves': 31,

    'learning\_rate': 0.05,

    'feature\_fraction': 0.9,

    'bagging\_fraction': 0.8,

    'bagging\_freq': 5,

    'verbose': 0

}



# 产出特征名称

feature\_name = ['feature\_' + str(col) for col in range(num\_feature)]



print('开始训练...')

gbm = lgb.train(params,

                lgb\_train,

                num\_boost\_round=10,

                valid\_sets=lgb\_train,  # 评估训练集

                feature\_name=feature\_name,

                categorical\_feature=[21])

加载数据...

开始训练...

[1]  training's binary\_logloss: 0.68205

[2]  training's binary\_logloss: 0.673618

[3]  training's binary\_logloss: 0.665891

[4]  training's binary\_logloss: 0.656874

[5]  training's binary\_logloss: 0.648523

[6]  training's binary\_logloss: 0.641874

[7]  training's binary\_logloss: 0.636029

[8]  training's binary\_logloss: 0.629427

[9]  training's binary\_logloss: 0.623354

[10] training's binary\_logloss: 0.617593

3.3 模型存储与加载

上述建模过程得到的模型对象，可以通过save_model成员函数进行保存。保存好的模型可以通过lgb.Booster加载回内存，并对测试集进行预测。

具体示例代码如下：

# 查看特征名称

print('完成10轮训练...')

print('第7个特征为:')

print(repr(lgb\_train.feature\_name[6]))



# 存储模型

gbm.save\_model('./model/lgb\_model.txt')



# 特征名称

print('特征名称:')

print(gbm.feature\_name())



# 特征重要度

print('特征重要度:')

print(list(gbm.feature\_importance()))



# 加载模型

print('加载模型用于预测')

bst = lgb.Booster(model\_file='./model/lgb\_model.txt')



# 预测

y\_pred = bst.predict(X\_test)



# 在测试集评估效果

print('在测试集上的rmse为:')

print(mean\_squared\_error(y\_test, y\_pred) \*\* 0.5)

完成10轮训练...

第7个特征为:

'feature\_6'

特征名称:

['feature\_0', 'feature\_1', 'feature\_2', 'feature\_3', 'feature\_4', 'feature\_5', 'feature\_6', 'feature\_7', 'feature\_8', 'feature\_9', 'feature\_10', 'feature\_11', 'feature\_12', 'feature\_13', 'feature\_14', 'feature\_15', 'feature\_16', 'feature\_17', 'feature\_18', 'feature\_19', 'feature\_20', 'feature\_21', 'feature\_22', 'feature\_23', 'feature\_24', 'feature\_25', 'feature\_26', 'feature\_27']

特征重要度:

[8, 5, 1, 19, 7, 33, 2, 0, 2, 10, 5, 2, 0, 9, 3, 3, 0, 2, 2, 5, 1, 0, 36, 3, 33, 45, 29, 35]

加载模型用于预测

在测试集上的rmse为:

0.4629245607636925

3.4 继续训练

LightGBM为boosting模型，每一轮训练会增加新的基学习器，LightGBM还支持基于现有模型和参数继续训练，无需每次从头训练。

如下是典型的示例，我们加载已经训练10轮(即10颗树集成)的lgb模型，在此基础上继续训练(在参数层面做了一些改变，调整了学习率，增加了一些bagging等缓解过拟合的处理方法)

# 继续训练

# 从./model/model.txt中加载模型初始化

gbm = lgb.train(params,

                lgb\_train,

                num\_boost\_round=10,

                init\_model='./model/lgb\_model.txt',

                valid\_sets=lgb\_eval)



print('以旧模型为初始化，完成第 10-20 轮训练...')



# 在训练的过程中调整超参数

# 比如这里调整的是学习率

gbm = lgb.train(params,

                lgb\_train,

                num\_boost\_round=10,

                init\_model=gbm,

                learning\_rates=lambda iter: 0.05 \* (0.99 \*\* iter),

                valid\_sets=lgb\_eval)



print('逐步调整学习率完成第 20-30 轮训练...')



# 调整其他超参数

gbm = lgb.train(params,

                lgb\_train,

                num\_boost\_round=10,

                init\_model=gbm,

                valid\_sets=lgb\_eval,

                callbacks=[lgb.reset\_parameter(bagging\_fraction=[0.7] \* 5 + [0.6] \* 5)])



print('逐步调整bagging比率完成第 30-40 轮训练...')

[11] valid\_0's binary\_logloss: 0.616177

[12] valid\_0's binary\_logloss: 0.611792

[13] valid\_0's binary\_logloss: 0.607043

[14] valid\_0's binary\_logloss: 0.602314

[15] valid\_0's binary\_logloss: 0.598433

[16] valid\_0's binary\_logloss: 0.595238

[17] valid\_0's binary\_logloss: 0.592047

[18] valid\_0's binary\_logloss: 0.588673

[19] valid\_0's binary\_logloss: 0.586084

[20] valid\_0's binary\_logloss: 0.584033

以旧模型为初始化，完成第 10-20 轮训练...

[21] valid\_0's binary\_logloss: 0.616177

[22] valid\_0's binary\_logloss: 0.611834

[23] valid\_0's binary\_logloss: 0.607177

[24] valid\_0's binary\_logloss: 0.602577

[25] valid\_0's binary\_logloss: 0.59831

[26] valid\_0's binary\_logloss: 0.595259

[27] valid\_0's binary\_logloss: 0.592201

[28] valid\_0's binary\_logloss: 0.589017

[29] valid\_0's binary\_logloss: 0.586597

[30] valid\_0's binary\_logloss: 0.584454

逐步调整学习率完成第 20-30 轮训练...

[31] valid\_0's binary\_logloss: 0.616053

[32] valid\_0's binary\_logloss: 0.612291

[33] valid\_0's binary\_logloss: 0.60856

[34] valid\_0's binary\_logloss: 0.605387

[35] valid\_0's binary\_logloss: 0.601744

[36] valid\_0's binary\_logloss: 0.598556

[37] valid\_0's binary\_logloss: 0.595585

[38] valid\_0's binary\_logloss: 0.593228

[39] valid\_0's binary\_logloss: 0.59018

[40] valid\_0's binary\_logloss: 0.588391

逐步调整bagging比率完成第 30-40 轮训练...

3.5 自定义损失函数

LightGBM支持在训练过程中，自定义损失函数和评估准则，其中损失函数的定义需要返回损失函数一阶和二阶导数的计算方法，评估准则部分需要对数据的label和预估值进行计算。其中损失函数用于训练过程中的树结构学习，而评估准则很多时候是用在验证集上进行效果评估。

# 自定义损失函数需要提供损失函数的一阶和二阶导数形式

def loglikelood(preds, train\_data):

    labels = train\_data.get\_label()

    preds = 1. / (1. + np.exp(-preds))

    grad = preds - labels

    hess = preds \* (1. - preds)

    return grad, hess





# 自定义评估函数

def binary\_error(preds, train\_data):

    labels = train\_data.get\_label()

    return 'error', np.mean(labels != (preds > 0.5)), False





gbm = lgb.train(params,

                lgb\_train,

                num\_boost\_round=10,

                init\_model=gbm,

                fobj=loglikelood,

                feval=binary\_error,

                valid\_sets=lgb\_eval)



print('用自定义的损失函数与评估标准完成第40-50轮...')

[41] valid\_0's binary\_logloss: 0.614429  valid\_0's error: 0.268

[42] valid\_0's binary\_logloss: 0.610689  valid\_0's error: 0.26

[43] valid\_0's binary\_logloss: 0.606267  valid\_0's error: 0.264

[44] valid\_0's binary\_logloss: 0.601949  valid\_0's error: 0.258

[45] valid\_0's binary\_logloss: 0.597271  valid\_0's error: 0.266

[46] valid\_0's binary\_logloss: 0.593971  valid\_0's error: 0.276

[47] valid\_0's binary\_logloss: 0.591427  valid\_0's error: 0.278

[48] valid\_0's binary\_logloss: 0.588301  valid\_0's error: 0.284

[49] valid\_0's binary\_logloss: 0.586562  valid\_0's error: 0.288

[50] valid\_0's binary\_logloss: 0.584056  valid\_0's error: 0.288

用自定义的损失函数与评估标准完成第40-50轮...

4.LightGBM预估器形态接口

4.1 SKLearn形态预估器接口

和XGBoost一样，LightGBM也支持用SKLearn中统一的预估器形态接口进行建模，如下为典型的参考案例，对于读取为Dataframe格式的训练集和测试集，可以直接使用LightGBM初始化LGBMRegressor进行fit拟合训练。使用方法与接口，和SKLearn中其他预估器一致。

# coding: utf-8

import lightgbm as lgb

import pandas as pd

from sklearn.metrics import mean\_squared\_erro

from sklearn.model\_selection import GridSearchCV



# 加载数据

print('加载数据...')

df\_train = pd.read\_csv('./data/regression.train.txt', header=None, sep='\t')

df\_test = pd.read\_csv('./data/regression.test.txt', header=None, sep='\t')



# 取出特征和标签

y\_train = df\_train[0].values

y\_test = df\_test[0].values

X\_train = df\_train.drop(0, axis=1).values

X\_test = df\_test.drop(0, axis=1).values



print('开始训练...')

# 初始化LGBMRegresso

gbm = lgb.LGBMRegressor(objective='regression',

                        num\_leaves=31,

                        learning\_rate=0.05,

                        n\_estimators=20)



# 使用fit函数拟合

gbm.fit(X\_train, y\_train,

        eval\_set=[(X\_test, y\_test)],

        eval\_metric='l1',

        early\_stopping\_rounds=5)



# 预测

print('开始预测...')

y\_pred = gbm.predict(X\_test, num\_iteration=gbm.best\_iteration\_)

# 评估预测结果

print('预测结果的rmse是:')

print(mean\_squared\_error(y\_test, y\_pred) \*\* 0.5)

加载数据...

开始训练...

[1]  valid\_0's l1: 0.491735

Training until validation scores don't improve for 5 rounds.

[2]  valid\_0's l1: 0.486563

[3]  valid\_0's l1: 0.481489

[4]  valid\_0's l1: 0.476848

[5]  valid\_0's l1: 0.47305

[6]  valid\_0's l1: 0.469049

[7]  valid\_0's l1: 0.465556

[8]  valid\_0's l1: 0.462208

[9]  valid\_0's l1: 0.458676

[10] valid\_0's l1: 0.454998

[11] valid\_0's l1: 0.452047

[12] valid\_0's l1: 0.449158

[13] valid\_0's l1: 0.44608

[14] valid\_0's l1: 0.443554

[15] valid\_0's l1: 0.440643

[16] valid\_0's l1: 0.437687

[17] valid\_0's l1: 0.435454

[18] valid\_0's l1: 0.433288

[19] valid\_0's l1: 0.431297

[20] valid\_0's l1: 0.428946

Did not meet early stopping. Best iteration is:

[20] valid\_0's l1: 0.428946

开始预测...

预测结果的rmse是:

0.4441153344254208

4.2 网格搜索调参

上面提到LightGBM的预估器接口，整体使用方法和SKLearn中其他预估器一致，所以我们也可以使用SKLearn中的超参数调优方法来进行模型调优。

如下是一个典型的网格搜索交法调优超参数的代码示例，我们会给出候选参数列表字典，通过GridSearchCV进行交叉验证实验评估，选出LightGBM在候选参数中最优的超参数。

# 配合scikit-learn的网格搜索交叉验证选择最优超参数

estimator = lgb.LGBMRegressor(num\_leaves=31)



param\_grid = {

    'learning\_rate': [0.01, 0.1, 1],

    'n\_estimators': [20, 40]

}



gbm = GridSearchCV(estimator, param\_grid)



gbm.fit(X\_train, y\_train)



print('用网格搜索找到的最优超参数为:')

print(gbm.best\_params\_)

用网格搜索找到的最优超参数为:

{'learning\_rate': 0.1, 'n\_estimators': 40}

4.3 绘图解释

LightGBM支持对模型训练进行可视化呈现与解释，包括对于训练过程中的损失函数取值与评估准则结果的可视化、训练完成后特征重要度的排序与可视化、基学习器(比如决策树)的可视化。

以下为参考代码：

# coding: utf-8

import lightgbm as lgb

import pandas as pd



try:

    import matplotlib.pyplot as plt

except ImportError:

    raise ImportError('You need to install matplotlib for plotting.')



# 加载数据集

print('加载数据...')

df\_train = pd.read\_csv('./data/regression.train.txt', header=None, sep='\t')

df\_test = pd.read\_csv('./data/regression.test.txt', header=None, sep='\t')



# 取出特征和标签

y\_train = df\_train[0].values

y\_test = df\_test[0].values

X\_train = df\_train.drop(0, axis=1).values

X\_test = df\_test.drop(0, axis=1).values



# 构建lgb中的Dataset数据格式

lgb\_train = lgb.Dataset(X\_train, y\_train)

lgb\_test = lgb.Dataset(X\_test, y\_test, reference=lgb\_train)



# 设定参数

params = {

    'num\_leaves': 5,

    'metric': ('l1', 'l2'),

    'verbose': 0

}



evals\_result = {}  # to record eval results for plotting



print('开始训练...')

# 训练

gbm = lgb.train(params,

                lgb\_train,

                num\_boost\_round=100,

                valid\_sets=[lgb\_train, lgb\_test],

                feature\_name=['f' + str(i + 1) for i in range(28)],

                categorical\_feature=[21],

                evals\_result=evals\_result,

                verbose\_eval=10)



print('在训练过程中绘图...')

ax = lgb.plot\_metric(evals\_result, metric='l1')

plt.show()



print('画出特征重要度...')

ax = lgb.plot\_importance(gbm, max\_num\_features=10)

plt.show()



print('画出第84颗树...')

ax = lgb.plot\_tree(gbm, tree\_index=83, figsize=(20, 8), show\_info=['split\_gain'])

plt.show()



#print('用graphviz画出第84颗树...')

#graph = lgb.create\_tree\_digraph(gbm, tree\_index=83, name='Tree84')

#graph.render(view=True)

加载数据...

开始训练...

[10] training's l2: 0.217995 training's l1: 0.457448 valid\_1's l2: 0.21641   valid\_1's l1: 0.456464

[20] training's l2: 0.205099 training's l1: 0.436869 valid\_1's l2: 0.201616  valid\_1's l1: 0.434057

[30] training's l2: 0.197421 training's l1: 0.421302 valid\_1's l2: 0.192514  valid\_1's l1: 0.417019

[40] training's l2: 0.192856 training's l1: 0.411107 valid\_1's l2: 0.187258  valid\_1's l1: 0.406303

[50] training's l2: 0.189593 training's l1: 0.403695 valid\_1's l2: 0.183688  valid\_1's l1: 0.398997

[60] training's l2: 0.187043 training's l1: 0.398704 valid\_1's l2: 0.181009  valid\_1's l1: 0.393977

[70] training's l2: 0.184982 training's l1: 0.394876 valid\_1's l2: 0.178803  valid\_1's l1: 0.389805

[80] training's l2: 0.1828   training's l1: 0.391147 valid\_1's l2: 0.176799  valid\_1's l1: 0.386476

[90] training's l2: 0.180817 training's l1: 0.388101 valid\_1's l2: 0.175775  valid\_1's l1: 0.384404

[100]   training's l2: 0.179171 training's l1: 0.385174 valid\_1's l2: 0.175321  valid\_1's l1: 0.382929

参考资料

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