XGBoost：在Python中使用XGBoost

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

在Python中使用XGBoost

下面将介绍XGBoost的Python模块，内容如下： * 编译及导入Python模块 * 数据接口 * 参数设置 * 训练模型l * 提前终止程序 * 预测

A walk through python example for UCI Mushroom dataset is provided.

安装

首先安装XGBoost的C++版本，然后进入源文件的根目录下的 wrappers文件夹执行如下脚本安装Python模块

python setup.py install

安装完成后按照如下方式导入XGBoost的Python模块

import xgboost as xgb

=

数据接口

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。

• 加载libsvm格式的数据和二进制的缓存文件时可以使用如下方式

dtrain = xgb.DMatrix('train.svm.txt')
dtest = xgb.DMatrix('test.svm.buffer')

• 加载numpy的数组到DMatrix对象时，可以用如下方式

data = np.random.rand(5,10) # 5 entities, each contains 10 features
label = np.random.randint(2, size=5) # binary target
dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label)

• 将scipy.sparse格式的数据转化为 DMatrix格式时，可以使用如下方式

csr = scipy.sparse.csr_matrix( (dat, (row,col)) )
dtrain = xgb.DMatrix( csr )

• 将 DMatrix 格式的数据保存成XGBoost的二进制格式，在下次加载时可以提高加载速度，使用方式如下

dtrain = xgb.DMatrix('train.svm.txt')
dtrain.save_binary("train.buffer")

• 可以用如下方式处理 DMatrix中的缺失值：

dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label, missing = -999.0)

• 当需要给样本设置权重时，可以用如下方式

w = np.random.rand(5,1)
dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label, missing = -999.0, weight=w)

参数设置

XGBoost使用key-value格式保存参数. Eg * Booster（基本学习器）参数

param = {
  
  'bst:max_depth':2, 'bst:eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' }
param['nthread'] = 4
plst = param.items()
plst += [('eval_metric', 'auc')] # Multiple evals can be handled in this way
plst += [('eval_metric', 'ams@0')]

• 还可以定义验证数据集，验证算法的性能

evallist  = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')]

=

训练模型

有了参数列表和数据就可以训练模型了 * 训练

num_round = 10
bst = xgb.train( plst, dtrain, num_round, evallist )

• 保存模型 在训练完成之后可以将模型保存下来，也可以查看模型内部的结构

bst.save_model('0001.model')

• Dump Model and Feature Map You can dump the model to txt and review the meaning of model

# dump model
bst.dump_model('dump.raw.txt')
# dump model with feature map
bst.dump_model('dump.raw.txt','featmap.txt')

• 加载模型 通过如下方式可以加载模型

bst = xgb.Booster({
  
  'nthread':4}) #init model
bst.load_model("model.bin") # load data

=

提前终止程序

如果有评价数据，可以提前终止程序，这样可以找到最优的迭代次数。如果要提前终止程序必须至少有一个评价数据在参数evals中。 If there’s more than one, it will use the last.

train(..., evals=evals, early_stopping_rounds=10)

The model will train until the validation score stops improving. Validation error needs to decrease at least every early_stopping_rounds to continue training.

If early stopping occurs, the model will have two additional fields: bst.best_score and bst.best_iteration. Note that train() will return a model from the last iteration, not the best one.

This works with both metrics to minimize (RMSE, log loss, etc.) and to maximize (MAP, NDCG, AUC).

=

Prediction

After you training/loading a model and preparing the data, you can start to do prediction.

data = np.random.rand(7,10) # 7 entities, each contains 10 features
dtest = xgb.DMatrix( data, missing = -999.0 )
ypred = bst.predict( xgmat )

If early stopping is enabled during training, you can predict with the best iteration.

ypred = bst.predict(xgmat,ntree_limit=bst.best_iteration)

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