学号:16069130022 姓名：李凤仪
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[嵌牛导读]
如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。
【嵌牛鼻子】
XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。
【嵌牛提问】
构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个参数。所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？
【嵌牛导读】
这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读。在这篇文章中，我们会学到参数调优的技巧，以及XGboost相关的一些有用的知识。以及，我们会用Python在一个数据集上实践一下这个算法。
你需要知道的
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是Gradient Boosting算法的一个优化的版本。因为我在前一篇文章，基于Python的Gradient Boosting算法参数调整完全指南，里面已经涵盖了Gradient Boosting算法的很多细节了。我强烈建议大家在读本篇文章之前，把那篇文章好好读一遍。它会帮助你对Boosting算法有一个宏观的理解，同时也会对GBM的参数调整有更好的体会。
特别鸣谢：我个人十分感谢Mr Sudalai Rajkumar (aka SRK)大神的支持，目前他在AV Rank中位列第二。如果没有他的帮助，就没有这篇文章。在他的帮助下，我们才能给无数的数据科学家指点迷津。给他一个大大的赞！
内容列表
XGBoost的优势
理解XGBoost的参数
调参示例
▌XGBoost的优势
XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。当我对它的表现有更多了解的时候，当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候，我发现它具有很多优势：
1.1 正则化
标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减少过拟合也是有帮助的。
实际上，XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名。
1.2 并行处理
XGBoost可以实现并行处理，相比GBM有了速度的飞跃。
不过，众所周知，Boosting算法是顺序处理的，它怎么可能并行呢？每一棵树的构造都依赖于前一棵树，那具体是什么让我们能用多核处理器去构造一个树呢？我希望你理解了这句话的意思。如果你希望了解更多，点击这个链接。
http://zhanpengfang.github.io/418home.html
XGBoost 也支持Hadoop实现。
1.3 高度的灵活性
XGBoost 允许用户定义自定义优化目标和评价标准。
它对模型增加了一个全新的维度，所以我们的处理不会受到任何限制。
1.4 缺失值处理
XGBoost内置处理缺失值的规则。
用户需要提供一个和其它样本不同的值，然后把它作为一个参数传进去，以此来作为缺失值的取值。XGBoost在不同节点遇到缺失值时采用不同的处理方法，并且会学习未来遇到缺失值时的处理方法。
1.5 剪枝
当分裂时遇到一个负损失时，GBM会停止分裂。因此GBM实际上是一个贪心算法。
XGBoost会一直分裂到指定的最大深度(max_depth)，然后回过头来剪枝。如果某个节点之后不再有正值，它会去除这个分裂。
这种做法的优点，当一个负损失（如-2）后面有个正损失（如+10）的时候，就显现出来了。GBM会在-2处停下来，因为它遇到了一个负值。但是XGBoost会继续分裂，然后发现这两个分裂综合起来会得到+8，因此会保留这两个分裂。
1.6 内置交叉验证
XGBoost允许在每一轮boosting迭代中使用交叉验证。因此，可以方便地获得最优boosting迭代次数。
而GBM使用网格搜索，只能检测有限个值。
1.7 在已有的模型基础上继续
XGBoost可以在上一轮的结果上继续训练。这个特性在某些特定的应用上是一个巨大的优势。
sklearn中的GBM的实现也有这个功能，两种算法在这一点上是一致的。
相信你已经对XGBoost强大的功能有了点概念。注意这是我自己总结出来的几点，你如果有更多的想法，尽管在下面评论指出，我会更新这个列表的！
你的胃口被我吊起来了吗？棒棒哒！如果你想更深入了解相关信息，可以参考下面这些文章：
XGBoost Guide - Introduce to Boosted Trees
http://xgboost.readthedocs.org/en/latest/model.html
Words from the Auther of XGBoost [Viedo]
https://www.youtube.com/watch?v=X47SGnTMZIU
▌理解XGBoost的参数
XGBoost的作者把所有的参数分成了三类：
通用参数：宏观函数控制。
Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。
学习目标参数：控制训练目标的表现。
在这里我会类比GBM来讲解，所以作为一种基础知识，强烈推荐先阅读这篇文章。
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/complete-guide-parameter-tuning-gradient-boosting-gbm-python/
1.通用参数
这些参数用来控制XGBoost的宏观功能。
booster[默认gbtree]
选择每次迭代的模型，有两种选择： gbtree：基于树的模型；gbliner：线性模型
silent[默认0]
当这个参数值为1时，静默模式开启，不会输出任何信息。
一般这个参数就保持默认的0，因为这样能帮我们更好地理解模型。
nthread[默认值为最大可能的线程数]
这个参数用来进行多线程控制，应当输入系统的核数。
如果你希望使用CPU全部的核，那就不要输入这个参数，算法会自动检测它。
还有两个参数，XGBoost会自动设置，目前你不用管它。接下来咱们一起看booster参数。
2.booster参数
尽管有两种booster可供选择，我这里只介绍tree booster，因为它的表现远远胜过linear booster，所以linear booster很少用到。
1. eta[默认0.3]
和GBM中的 learning rate 参数类似。
通过减少每一步的权重，可以提高模型的鲁棒性。
典型值为0.01-0.2。
2. min_child_weight[默认1]
决定最小叶子节点样本权重和。
和GBM的 min_child_leaf 参数类似，但不完全一样。XGBoost的这个参数是最小样本权重的和，而GBM参数是最小样本总数。
这个参数用于避免过拟合。当它的值较大时，可以避免模型学习到局部的特殊样本。
但是如果这个值过高，会导致欠拟合。这个参数需要使用CV来调整。
3. max_depth[默认6]
和GBM中的参数相同，这个值为树的最大深度。
这个值也是用来避免过拟合的。max_depth越大，模型会学到更具体更局部的样本。
需要使用CV函数来进行调优。
典型值：3-10
4. max_leaf_nodes
树上最大的节点或叶子的数量。
可以替代max_depth的作用。因为如果生成的是二叉树，一个深度为n的树最多生成n2个叶子。
如果定义了这个参数，GBM会忽略max_depth参数。
5. gamma[默认0]
在节点分裂时，只有分裂后损失函数的值下降了，才会分裂这个节点。Gamma指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值。
这个参数的值越大，算法越保守。这个参数的值和损失函数息息相关，所以是需要调整的。
6. max_delta_step[默认0]
这参数限制每棵树权重改变的最大步长。如果这个参数的值为0，那就意味着没有约束。如果它被赋予了某个正值，那么它会让这个算法更加保守。
通常，这个参数不需要设置。但是当各类别的样本十分不平衡时，它对逻辑回归是很有帮助的。
这个参数一般用不到，但是你可以挖掘出来它更多的用处。
7. subsample[默认1]
和GBM中的subsample参数一模一样。这个参数控制对于每棵树，随机采样的比例。
减小这个参数的值，算法会更加保守，避免过拟合。但是，如果这个值设置得过小，它可能会导致欠拟合。
典型值：0.5-1
8. colsample_bytree[默认1]
和GBM里面的max_features参数类似。用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。
典型值：0.5-1
9. colsample_bylevel[默认1]
用来控制树的每一级的每一次分裂，对列数的采样的占比。
我个人一般不太用这个参数，因为subsample参数和colsample_bytree参数可以起到相同的作用。但是如果感兴趣，可以挖掘这个参数更多的用处。
10. lambda[默认1]
权重的L2正则化项。(和Ridge regression类似)。
这个参数是用来控制XGBoost的正则化部分的。虽然大部分数据科学家很少用到这个参数，但是这个参数在减少过拟合上还是可以挖掘出更多用处的。
11. alpha[默认0]
权重的L1正则化项。(和Lasso regression类似)。
可以应用在很高维度的情况下，使得算法的速度更快。
12. scale_pos_weight[默认1]
在各类别样本十分不平衡时，把这个参数设定为一个正值，可以使算法更快收敛。
3.学习目标参数
这个参数用来控制理想的优化目标和每一步结果的度量方法。
1. objective[默认reg:linear]
这个参数定义需要被最小化的损失函数。最常用的值有：
binary:logistic 二分类的逻辑回归，返回预测的概率(不是类别)。
multi:softmax 使用softmax的多分类器，返回预测的类别(不是概率)。
在这种情况下，你还需要多设一个参数：num_class(类别数目)。
multi:softprob 和multi:softmax参数一样，但是返回的是每个数据属于各个类别的概率。
2. eval_metric[默认值取决于objective参数的取值]
对于有效数据的度量方法。
对于回归问题，默认值是rmse，对于分类问题，默认值是error。
典型值有：
rmse 均方根误差（）
mae 平均绝对误差（）
logloss 负对数似然函数值
error 二分类错误率(阈值为0.5)
merror 多分类错误率
mlogloss 多分类logloss损失函数
auc 曲线下面积
3. seed(默认0)
随机数的种子
设置它可以复现随机数据的结果，也可以用于调整参数
如果你之前用的是Scikit-learn,你可能不太熟悉这些参数。但是有个好消息，python的XGBoost模块有一个sklearn包，XGBClassifier。这个包中的参数是按sklearn风格命名的。会改变的函数名是：
eta -> learning_rate
lambda -> reg_lambda
alpha -> reg_alpha
你肯定在疑惑为啥咱们没有介绍和GBM中的n_estimators类似的参数。XGBClassifier中确实有一个类似的参数，但是，是在标准XGBoost实现中调用拟合函数时，把它作为num_boosting_rounds参数传入。
