作者：韩信子@ShowMeAI
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引言

XGBoost是eXtreme Glinux创建文件radient Boosting的缩写称呼，它是一个非常Linux强大的Boosting算法工具包，优秀的性能(效果与速度)让其在很长一段时间内霸屏数据科学比赛解决方案榜首，现在很多大厂的机器学习方案依旧会首选这个模型。XGBo大数据修仙ostlinux系统安装在接口测试用例设计并行计算效率、缺失值linux虚拟机处理、控制过拟合、预测泛化能力上都变现非常优秀。

本篇内容ShowMeAI展开接口英文给大家讲解XGBoost的工程应用方法，对于XGBoolinuxst原理知识感兴趣的同学，欢迎参考ShowMeAI的另外一篇接口英文原理文章 图解机器学习|XGBoost模型详解。

1.XGBoost安装接口文档

XGBoost作为大数据技术与应用专业常见的强大Python接口机器学习工具库，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 | 安装与环测试抑郁症的20道题境设置 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 xgboost

大家也可以选择国内的pip源，以获得更好的安装速测试工程师度

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

(2) Wilinux必学的60个命令ndows系统

对于win大数据与会计dows系统而言，比较高效便捷的安装方式是：在网址www.lfd.uci.edu/~gohlke/pyt… 中去下载对应版本的的XGB测试抑郁程度的问卷oost安装包，再通过如下命令安装。

pip install xgboost‑1.5.1‑cp310‑cp310‑win32.whl

2.XGBoost数据读取

应用XGBoost的第一步，测试你适合学心理学吗需要加载所需的数据成为工具库所能支持的格式形态。XGBoost可以加载多种数据格式的数据用于训练建模：

libsvm测试你适合学心理学吗格式的文本数据。
Numpy的二维数组。
XGBoost的二进制接口的缓存文件。加载的数据存储在对象DMatrix中。

XGBoost的SKLearn接口也支持对于Dataframe格式的数据(参考ShowMeAI的文章 Python数据分析|Pandas核心操作函数大全大数据与会计专业 进行更多了解)进接口和抽象类的区别行处理。

下面是不同格接口是什么式的数据，XGBoo测试用例st的加载方式。

加载libsvm格式的数大数据查询据

dtrain1 = xgb.DMatrix('train.svm.txt')

加载二进制的缓存文件

dtrain2 = xgb.DMatrix('train.svm.buffer')

加载nu测试抑郁症的20道题mpy的数组

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

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，测试在下次加载时可以提高加载速度，使用方式https认证如下

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

可以用如下方式处理测试用例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)

3.XGBoost不同建模方式

3.1 内置建模方式：libsvm格式数据源

XGBoost内置了建模方式，有如下的数据格式与核心训练方法：

基于DMatrix格式的数据。
基于xgb.train接口训练。

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

# 导入工具库
import numpy as np
import scipy.sparse
import pickle
import xgboost as xgb
# 从libsvm文件中读取数据，做二分类
# 数据是libsvm的格式，如下样本格式
#1 3:1 10:1 11:1 21:1 30:1 34:1 36:1 40:1 41:1 53:1 58:1 65:1 69:1 77:1 86:1 88:1 92:1 95:1 102:1 105:1 117:1 124:1
#0 3:1 10:1 20:1 21:1 23:1 34:1 36:1 39:1 41:1 53:1 56:1 65:1 69:1 77:1 86:1 88:1 92:1 95:1 102:1 106:1 116:1 120:1
#0 1:1 10:1 19:1 21:1 24:1 34:1 36:1 39:1 42:1 53:1 56:1 65:1 69:1 77:1 86:1 88:1 92:1 95:1 102:1 106:1 116:1 122:1
dtrain = xgb.DMatrix('./data/agaricus.txt.train')
dtest = xgb.DMatrix('./data/agaricus.txt.test')
# 超参数设定
# 主要是树深、学习率、目标函数
param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' }
# 设定watchlist用于建模过程中观测模型状态
watchlist  = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')]
num_round = 2
bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, watchlist)
# 使用模型预测
preds = bst.predict(dtest)
# 判断准确率
labels = dtest.get_label()
print('错误率为%f' % 
       (sum(1 for i in range(len(preds)) if int(preds[i]>0.5)!=labels[i]) /float(len(preds))))
# 模型存储
bst.save_model('./model/0001.model')

[0]  eval-error:0.042831  train-error:0.046522
[1]  eval-error:0.021726  train-error:0.022263
错误率为0.021726

3.2 内置建模方式：csv格式数据源

下面的例子，输入的数据源是csv文件，我们使用大家熟悉linux系统安装的pandas工具库(参考ShowMeAI教程 数据分析系列教程 与 数据科学工具速查 | Pandas使用指南)把数据读取为Dataframe格式，再构建Dmatrix格式输入，后测试手机是否被监控续使用内接口自动化置建模方式进行训练。

# 皮马印第安人糖尿病数据集 包含很多字段：怀孕次数 口服葡萄糖耐量试验中血浆葡萄糖浓度 舒张压(mm Hg) 三头肌组织褶厚度(mm) 
# 2小时血清胰岛素(U/ ml) 体重指数(kg/(身高(m)^2) 糖尿病系统功能 年龄(岁)
import pandas as pd
data = pd.read_csv('./data/Pima-Indians-Diabetes.csv')
data.head()

# 导入工具库
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 用pandas读入数据
data = pd.read_csv('./data/Pima-Indians-Diabetes.csv')
# 做数据切分
train, test = train_test_split(data)
# 转换成Dmatrix格式
feature_columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age']
target_column = 'Outcome'
# 取出Dataframe的numpy数组值去初始化DMatrix对象
xgtrain = xgb.DMatrix(train[feature_columns].values, train[target_column].values)
xgtest = xgb.DMatrix(test[feature_columns].values, test[target_column].values)
#参数设定
param = {'max_depth':5, 'eta':0.1, 'silent':1, 'subsample':0.7, 'colsample_bytree':0.7, 'objective':'binary:logistic' }
# 设定watchlist用于查看模型状态
watchlist  = [(xgtest,'eval'), (xgtrain,'train')]
num_round = 10
bst = xgb.train(param, xgtrain, num_round, watchlist)
# 使用模型预测
preds = bst.predict(xgtest)
# 判断准确率
labels = xgtest.get_label()
print('错误类为%f' % 
       (sum(1 for i in range(len(preds)) if int(preds[i]>0.5)!=labels[i]) /float(len(preds))))
# 模型存储
bst.save_model('./model/0002.model')

[0]  eval-error:0.354167  train-error:0.194444
[1]  eval-error:0.34375   train-error:0.170139
[2]  eval-error:0.322917  train-error:0.170139
[3]  eval-error:0.28125   train-error:0.161458
[4]  eval-error:0.302083  train-error:0.147569
[5]  eval-error:0.286458  train-error:0.138889
[6]  eval-error:0.296875  train-error:0.142361
[7]  eval-error:0.291667  train-error:0.144097
[8]  eval-error:0.302083  train-error:0.130208
[9]  eval-error:0.291667  train-error:0.130208
错误类为0.291667

3.3 预估器建模方式：SKL测试工程师earn接口+Dataf大数据修仙rame

XGBoost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，对于读取为大数据Dataframe格式的训练集和测试集，可以直接使用XGBoost初始化XGBClass大数据技术ifier进行fit拟合训练。使用方法与接口，和SKLearn中其他预估器一致。

# 导入工具库
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 用pandas读入数据
data = pd.read_csv('./data/Pima-Indians-Diabetes.csv')
# 做数据切分
train, test = train_test_split(data)
# 特征列
feature_columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age']
# 标签列
target_column = 'Outcome'
# 初始化模型
xgb_classifier = xgb.XGBClassifier(n_estimators=20,
                                   max_depth=4, 
                                   learning_rate=0.1, 
                                   subsample=0.7, 
                                   colsample_bytree=0.7, 
                                   eval_metric='error')
# Dataframe格式数据拟合模型
xgb_classifier.fit(train[feature_columns], train[target_column])
# 使用模型预测
preds = xgb_classifier.predict(test[feature_columns])
# 判断准确率
print('错误类为%f' %((preds!=test[target_column]).sum()/float(test_y.shape[0])))
# 模型存储
joblib.dump(xgb_classifier, './model/0003.model')

错误类为0.265625
['./model/0003.model']

4.模型调参与高级功能

4.1 XGBoost参数详解

在运行XGBoost之前，必须设置三种类型成熟：general parhttps域名ameters，booster parameters和task parameters：

通用参数：General par大数据ameters
- 该参数控制在提升(boosting)过程中使用哪种booster，常用的booster有树模型(tree)和线性模型(line接口类型ar model)。
提升器参数：Booster parameters
- 这取决于使用哪种booster，包含树模型booster和接口和抽象类的区别线性booster参数。
任务参数：Task parameters
- 控制学习的场景，例如在回归问题中会使用不同的参数控制排序。

(1) 通用参数

booster [default=gbtree]

有两种模型可以选择gbtree和gblinear。gbtree使用基于树的模型进行提升计算，gblinear使用线性模型进行提升计算。缺省值为gbtreehttps协议

silent [default=0]

取0时表示打印出运行时信息，取1时表示以缄默方https协议式运行，不打印运行时信息。缺省值为0

nthread

XGBoost运行时的线程数。缺省值是当前系统可以获得的最大线程数

num_pbuffer

预测缓冲区大小，通常设置为训练实例的数目。缓冲用于保存最后一步提升的预测结果，无需人为设置。

num_feature

Boosting过程中用到的特征维数，设置为特征个数。XGBoost会自动设置，无需人为设置。

(2) 树模型booster参数

eta [default=0.3]

为了防止过拟合，更新过程中用到的https协议收缩步长。在每次提https安全问题升计算之后，算法会直接获得大数据修仙新特征测试抑郁程度的问卷的权重。 eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。缺省值大数据技术与应用专业为0.3 取值范围为：[0,1]

gamma [default=0]

树要进一步分裂生大数据查询长所需的最小loss减小值大数据. the la接口测试rger, the more conserv测试at大数据与会计专业ive the algorithm will be. 取值范围为：[0,∞]

max_测试用例d大数据技术与应用专业epth [default=6]

数的最大深度。缺省值为6 取值范围为：[1,∞]

min_child_weight [default=1]

孩子节点中最小的样本权重和。如果一个叶子节点的样本权重和小于min_child_weight大数据与会计则拆分接口类型过程结束。在现行回归模型中，这个参数是指建立每个模型所需要的最小样本数。该成熟越大算法越conservative 取值范接口自动化围为：[0,∞]

max_delta_step [default=0]

我们允许https协议每个树的权重被估计的值。如果它的值被设置为0，意味着没有约束；如果它被设置为一个正值，它能够使得测试手机是否被监控更新的步骤更加保守。通常这个参数是没有必要的，但是如果在逻辑回归中类极其不平衡这时候他有可能会起到帮助作用。把它范围设置为1-10之间也许能控制更新。取值范围为：[0,∞]

subsample [default=1]

用于训练模型的子样本占整大数据技术与应用专业个样本集合的比例。如果设置为0.5则意味着XGBoost将随机的从整个样本集合中随机的抽取出50%的子样本建立树模型，这能够防止过拟合。取值范围为：(0,1]

colsample_bytree [default=1]

在建立树时对特征采样的比例。缺省值为1 取值范围为：(0,1]

(3) 线性Booster参数

lambda [default=0]

L2正则的惩罚系数

alpha [default=0]

L1正则的惩罚系数

lambda_bias

在偏置上的L2正则。缺省linux命令值为0(在L1上没有偏置项的正则，因为L1时偏置不重要)

(4) 任务参数

objectiv接口测试用例设计e [ default=reg:linear ]
- 定义学习任务及相应的学习目标
- 可选的目标函linux必学的60个命令数如下：
  - reg:linear ：线性回归。
  - reg:logistic：大数据与会计逻辑回归。
  - binary:logistic：二分类的逻辑回归问题，输出为概率。
  - binary:logitraw：二分类的逻辑回归问题，输出的结果为wTx。
  - count:poihttps和http的区别sson：计数问题的https协议poisson回归，输出结果为poisson分布。在poisson回linux重启命令归中，max_delta_step的缺省值为0.7。(used to safeguard o接口类型ptimization)。
  - multi:softlinux重启命令max ：让XGBoost采用softmax目标函数处理多分类问题，同时需要设置参数num_class(类别个数)。
  - multi:softprob：和softmax一样，但是输出的是ndata * nclass的向量，可以将该向量resha接口文档pe成ndata行nclass列的矩阵。没行数据表示样本所属于每个类别的接口卡概率。
  - rank:pairwise：set XGBoost to do ranking task by minimizinlinux虚拟机g the pairwise loss。
base_score [ default=0.5 ]
- 所有实例的初始化预测分数，全局偏置；
- 为了足够的迭代次数，改变这个值将不会有太大的影响。
eval_metric [ default according to objective ]
- 校验数据所需要的评价指标，不同的目标函接口是什么数将会有缺省的评价指测试标(rmselinux是什么操作系统 for regression, and error for classification, mean average precision for rank测试抑郁程度的问卷ing)
- 用户可以添加多种评价指标，对于Python用户要以测试英文list传递参测试抑郁症数对linux常用命令给程序，而不是map参数list参数不会覆盖`eval_测试工程师metric’
- 可供的选择如下:
  - rmse：root mealinux必学的60个命令n square error
  - logloss：negative log-likelihood
  - error：Binary classification error接口测试 rate. It is calculated as #(wrong cases)/#(all cases). For the predictions, the evlinux常用命令aluation will rhttps安全问题egarlinux系统安装d the instances with predictio大数据技术n value larger than 0.5 as positive instances, and the others as negative instances.
  - merror：Multiclass classification error rate. It is calculated as #linux系统安装(wrongcases)#(allcases).
  - mlogloss：Multiclass logloss
  - auc：Area under the curve for ranking evaluation.
  - ndcg：Normalized Discounted Cumulative G大数据与会计专业ain
  - map：Mean average precision
  - ndcg@n,map@n：n can be assigned as测试工程师 an integer to cut off the top positions in the listsLinux for evaluation.
  - ndcg-,map-,ndcg@n-,map@n-：In XGBoost, NDCG and MAP will evaluate the score of a li大数据技术与应用st without any po接口crc错误计数si接口crc错误计数tive samples as 1. By adding - in the evaluation metric XGBoost will evaluate these score as 0 to be consistent under some conditions. traini测试抑郁程度的问卷ng repeatively
seed [ default=0 ]
- 随机数的种子。缺省值为0

4.2 内置调参优化

(1) 交叉验证

XGBoos接口文档t自带实验与调参的一些方法，如下为交叉验https和http的区别证方法xhttps安全问题gb.cv。

xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold=5,metrics={'error'}, seed = 0)

(2) 添加预处理

我们可以把数据建模过程中的一些设置加到交叉验证环节里，比如对于不同类别的样本加权，可以参考下列代码示例

# 计算正负样本比，调整样本权重
def fpreproc(dtrain, dtest, param):
    label = dtrain.get_label()
    ratio = float(np.sum(label == 0)) / np.sum(label==1)
    param['scale_pos_weight'] = ratio
    return (dtrain, dtest, param)
# 先做预处理，计算样本权重，再做交叉验证
xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold=5,
       metrics={'auc'}, seed = 0, fpreproc = fpreproc)

(3) 自定义损失函数与评估准则

XGBoost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大数据技术与应用专业法，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。

print('使用自定义损失函数进行交叉验证')
# 自定义损失函数，需要提供损失函数的一阶导和二阶导
def logregobj(preds, dtrain):
    labels = dtrain.get_label()
    preds = 1.0 / (1.0 + np.exp(-preds))
    grad = preds - labels
    hess = preds * (1.0-preds)
    return grad, hess
# 自定义评估准则，评估预估值和标准答案之间的差距
def evalerror(preds, dtrain):
    labels = dtrain.get_label()
    return 'error', float(sum(labels != (preds > 0.0))) / len(labels)
watchlist  = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')]
param = {'max_depth':3, 'eta':0.1, 'silent':1}
num_round = 5
# 自定义损失函数训练
bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, watchlist, logregobj, evalerror)
# 交叉验证
xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold = 5, seed = 0, obj = logregobj, feval=evalerror)

使用自定义损失函数进行交叉验证
[0]  eval-rmse:0.306901   train-rmse:0.306164  eval-error:0.518312  train-error:0.517887
[1]  eval-rmse:0.179189   train-rmse:0.177278  eval-error:0.518312  train-error:0.517887
[2]  eval-rmse:0.172565   train-rmse:0.171728  eval-error:0.016139  train-error:0.014433
[3]  eval-rmse:0.269612   train-rmse:0.27111   eval-error:0.016139  train-error:0.014433
[4]  eval-rmse:0.396903   train-rmse:0.398256  eval-error:0.016139  train-error:0.014433

(4) 只用前n颗树预测

对于boosting模型来说，最后会训练得到很多基学习器(在XGBoost中很多时候是很多棵树)，我们可以一次完整训练https安全问题，只用前n棵树的集成来完成预测。

#!/usr/bin/python
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 基本例子，从csv文件中读取数据，做二分类
# 用pandas读入数据
data = pd.read_csv('./data/Pima-Indians-Diabetes.csv')
# 做数据切分
train, test = train_test_split(data)
# 转换成Dmatrix格式
feature_columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age']
target_column = 'Outcome'
xgtrain = xgb.DMatrix(train[feature_columns].values, train[target_column].values)
xgtest = xgb.DMatrix(test[feature_columns].values, test[target_column].values)
#参数设定
param = {'max_depth':5, 'eta':0.1, 'silent':1, 'subsample':0.7, 'colsample_bytree':0.7, 'objective':'binary:logistic' }
# 设定watchlist用于查看模型状态
watchlist  = [(xgtest,'eval'), (xgtrain,'train')]
num_round = 10
bst = xgb.train(param, xgtrain, num_round, watchlist)
# 只用第1颗树预测
ypred1 = bst.predict(xgtest, ntree_limit=1)
# 用前9颗树预测
ypred2 = bst.predict(xgtest, ntree_limit=9)
label = xgtest.get_label()
print('用前1颗树预测的错误率为 %f' % (np.sum((ypred1>0.5)!=label) /float(len(label))))
print('用前9颗树预测的错误率为 %f' % (np.sum((ypred2>0.5)!=label) /float(len(label))))

[0]  eval-error:0.255208  train-error:0.196181
[1]  eval-error:0.234375  train-error:0.175347
[2]  eval-error:0.25   train-error:0.163194
[3]  eval-error:0.229167  train-error:0.149306
[4]  eval-error:0.213542  train-error:0.154514
[5]  eval-error:0.21875   train-error:0.152778
[6]  eval-error:0.21875   train-error:0.154514
[7]  eval-error:0.213542  train-error:0.138889
[8]  eval-error:0.1875 train-error:0.147569
[9]  eval-error:0.1875 train-error:0.144097
用前1颗树预测的错误率为 0.255208
用前9颗树预测的错误率为 0.187500

4.3 预估器调参优化

(1) SKhttps协议Learn形态接口实验评估

XGBoost有SKLearn预估器形态的接口，整体使用方法和SKLearn中其他预估器一致，如下是手动对数据做交叉验证，注意到这里直接使用XGBClassifier对Dataframe数据进行fit拟合和评估。

import pickle
import xgboost as xgb
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold, train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.metrics import confusion_matrix, mean_squared_error
from sklearn.datasets import load_iris, load_digits, load_boston
rng = np.random.RandomState(31337)
# 二分类：混淆矩阵
print("数字0和1的二分类问题")
digits = load_digits(2)
y = digits['target']
X = digits['data']
# 数据切分对象
kf = KFold(n_splits=2, shuffle=True, random_state=rng)
print("在2折数据上的交叉验证")
# 2折交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(X):
    xgb_model = xgb.XGBClassifier().fit(X[train_index],y[train_index])
    predictions = xgb_model.predict(X[test_index])
    actuals = y[test_index]
    print("混淆矩阵:")
    print(confusion_matrix(actuals, predictions))
#多分类：混淆矩阵
print("nIris: 多分类")
iris = load_iris()
y = iris['target']
X = iris['data']
kf = KFold(n_splits=2, shuffle=True, random_state=rng)
print("在2折数据上的交叉验证")
for train_index, test_index in kf.split(X):
    xgb_model = xgb.XGBClassifier().fit(X[train_index],y[train_index])
    predictions = xgb_model.predict(X[test_index])
    actuals = y[test_index]
    print("混淆矩阵:")
    print(confusion_matrix(actuals, predictions))
#回归问题：MSE
print("n波士顿房价回归预测问题")
boston = load_boston()
y = boston['target']
X = boston['data']
kf = KFold(n_splits=2, shuffle=True, random_state=rng)
print("在2折数据上的交叉验证")
for train_index, test_index in kf.split(X):
    xgb_model = xgb.XGBRegressor().fit(X[train_index],y[train_index])
    predictions = xgb_model.predict(X[test_index])
    actuals = y[test_index]
    print("MSE:",mean_squared_error(actuals, predictions))

数字0和1的二分类问题
在2折数据上的交叉验证
混淆矩阵:
[[87  0]
 [ 1 92]]
混淆矩阵:
[[91  0]
 [ 3 86]]
Iris: 多分类
在2折数据上的交叉验证
混淆矩阵:
[[19  0  0]
 [ 0 31  3]
 [ 0  1 21]]
混淆矩阵:
[[31  0  0]
 [ 0 16  0]
 [ 0  3 25]]
波士顿房价回归预测问题
在2折数据上的交叉验证
MSE: 9.860776812557337
MSE: 15.942418468446029

(2) 网格搜索调参

上面提到XGBoost的预估大数据技术与应用器接口，整体使用方法和SKLearn中其他预估器一致，所以我们也可大数据技术与应用专业以使用SKLearn中的超参数调优方法来进行模型调优。

如下是一个大数据技术典型的网格搜索交法调优超参数的代https和http的区别码示例，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XGBoost在候选参数中最优的超参数。 print(测试抑郁症的20道题“参数最优化：”)

y = boston['target']
X = boston['data']
xgb_model = xgb.XGBRegressor()
clf = GridSearchCV(xgb_model,
                   {'max_depth': [2,4,6],
                    'n_estimators': [50,100,200]}, verbose=1)
clf.fit(X,y)
print(clf.best_score_)
print(clf.best_params_)

参数最优化：
Fitting 3 folds for each of 9 candidates, totalling 27 fits
[Parallel(n_jobs=1)]: Using backend SequentialBackend with 1 concurrent workers.
0.6001029721598573
{'max_depth': 4, 'n_estimators': 100}
[Parallel(n_jobs=1)]: Done  27 out of  27 | elapsed:    1.3s finished

(3) early-stopping早停

XGBoost模型有时候会因为不停叠加新的树(修正训练集上拟合尚不正确的一些样本)，可能会因为对于训练集过度学习而导致模型过拟合。early shttps协议topping早停止是一测试抑郁程度的问卷个有效的策略，具体的做法是，在训练集不断追加树学习的过程中，对验证集上的表现进行监控，如果出现一定轮次评估准则都没有优化提升的情况，则回溯到历史上验证接口crc错误计数集最好的点，保存为最佳模型。

下面是对应的代码示例，其中参数early_stopping_rounds设定了验证接口英文集上能接受的效果不提升的最多轮次数，eval_set指定了验证数据集。

# 在训练集上学习模型，一颗一颗树添加，在验证集上看效果，当验证集效果不再提升，停止树的添加与生长
X = digits['data']
y = digits['target']
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, random_state=0)
clf = xgb.XGBClassifier()
clf.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=10, eval_metric="auc",
        eval_set=[(X_val, y_val)])

[0]  validation_0-auc:0.999497
Will train until validation_0-auc hasn't improved in 10 rounds.
[1]  validation_0-auc:0.999497
[2]  validation_0-auc:0.999497
[3]  validation_0-auc:0.999749
[4]  validation_0-auc:0.999749
[5]  validation_0-auc:0.999749
[6]  validation_0-auc:0.999749
[7]  validation_0-auc:0.999749
[8]  validation_0-auc:0.999749
[9]  validation_0-auc:0.999749
[10] validation_0-auc:1
[11] validation_0-auc:1
[12] validation_0-auc:1
[13] validation_0-auc:1
[14] validation_0-auc:1
[15] validation_0-auc:1
[16] validation_0-auc:1
[17] validation_0-auc:1
[18] validation_0-auc:1
[19] validation_0-auc:1
[20] validation_0-auc:1
Stopping. Best iteration:
[10] validation_0-auc:1
XGBClassifier(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1,
       colsample_bytree=1, gamma=0, learning_rate=0.1, max_delta_step=0,
       max_depth=3, min_child_weight=1, missing=None, n_estimators=100,
       n_jobs=1, nthread=None, objective='binary:logistic', random_state=0,
       reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, seed=None,
       silent=True, subsample=1)

(4) 特征重要度

XGBoost建模过程中，还可以学习到对应的特征重要度信息，并保存在模型的feature_i接口文档mportances_属性中。如下为绘制特征重要度的可视化代接口测试用例设计码：

iris = load_iris()
y = iris['target']
X = iris['data']
xgb_model = xgb.XGBClassifier().fit(X,y)
print('特征排序：')
feature_names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']
feature_importances = xgb_model.feature_importances_
indices = np.argsort(feature_importances)[::-1]
for index in indices:
    print("特征 %s 重要度为 %f" %(feature_names[index], feature_importances[index]))
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(16,8))
plt.title("feature importances")
plt.bar(range(len(feature_importances)), feature_importances[indices], color='b')
plt.xticks(range(len(feature_importances)), np.array(feature_names)[indices], color='b')

特征排序：
特征 petal_length 重要度为 0.415567
特征 petal_width 重要度为 0.291557
特征 sepal_length 重要度为 0.179420
特征 sepal_width 重要度为 0.113456

(5) 并行训练加速

在多资源的情况下，XGBoost可以实现并行训练加速，示例大数据修仙代码如下：

import os
if __name__ == "__main__":
    try:
        from multiprocessing import set_start_method
    except ImportError:
        raise ImportError("Unable to import multiprocessing.set_start_method."
                          " This example only runs on Python 3.4")
    #set_start_method("forkserver")
    import numpy as np
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    from sklearn.datasets import load_boston
    import xgboost as xgb
    rng = np.random.RandomState(31337)
    print("Parallel Parameter optimization")
    boston = load_boston()
    os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "2"  # or to whatever you want
    y = boston['target']
    X = boston['data']
    xgb_model = xgb.XGBRegressor()
    clf = GridSearchCV(xgb_model, {'max_depth': [2, 4, 6],
                                   'n_estimators': [50, 100, 200]}, verbose=1,
                       n_jobs=2)
    clf.fit(X, y)
    print(clf.best_score_)
    print(clf.best_params_)

Parallel Parameter optimization
Fitting 3 folds for each of 9 candidates, totalling 27 fits
[Parallel(n_jobs=2)]: Using backend LokyBackend with 2 concurrent workers.
[Parallel(n_jobs=2)]: Done  24 out of  27 | elapsed:    2.2s remaining:    0.3s
0.6001029721598573
{'max_depth': 4, 'n_estimators': 100}
[Parallel(n_jobs=2)]: Done  27 out of  27 | elapsed:    2.4s finished

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机器学习实战 | XGBoost建模应用详解

引言

1.XGBoost安装接口文档

1.1 Python与IDE环境设置

1.2 工具库安装

(1) Linux/Mac等系统

(2) Wilinux必学的60个命令ndows系统

2.XGBoost数据读取

3.XGBoost不同建模方式

3.1 内置建模方式：libsvm格式数据源

3.2 内置建模方式：csv格式数据源

3.3 预估器建模方式：SKL测试工程师earn接口+Dataf大数据修仙rame

4.模型调参与高级功能

4.1 XGBoost参数详解

(1) 通用参数

(2) 树模型booster参数

(3) 线性Booster参数

(4) 任务参数

4.2 内置调参优化

(1) 交叉验证

(2) 添加预处理

(3) 自定义损失函数与评估准则

(4) 只用前n颗树预测

4.3 预估器调参优化

(1) SKhttps协议Learn形态接口实验评估

(2) 网格搜索调参

(3) early-stopping早停

(4) 特征重要度

(5) 并行训练加速

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机器学习实战 | XGBoost建模应用详解

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1.1 Python与IDE环境设置

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(2) Wilinux必学的60个命令ndows系统

2.XGBoost数据读取

3.XGBoost不同建模方式

3.1 内置建模方式：libsvm格式数据源

3.2 内置建模方式：csv格式数据源

3.3 预估器建模方式：SKL测试工程师earn接口+Dataf大数据修仙rame

4.模型调参与高级功能

4.1 XGBoost参数详解

(1) 通用参数

(2) 树模型booster参数

(3) 线性Booster参数

(4) 任务参数

4.2 内置调参优化

(1) 交叉验证

(2) 添加预处理

(3) 自定义损失函数与评估准则

(4) 只用前n颗树预测

4.3 预估器调参优化

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