Python机器学习应用之基于天气数据集的XGBoost分类篇解读

目录

• 一、XGBoost
• 1 XGBoost的优点
• 2 XGBoost的缺点
• 二、实现过程
• 1 数据集
• 2 实现
• 三、Keys
• XGBoost的重要参数

一、XGBoost

XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。

1 XGBoost的优点

• 简单易用。相对其他机器学习库，用户可以轻松使用XGBoost并获得相当不错的效果。
• 高效可扩展。在处理大规模数据集时速度快效果好，对内存等硬件资源要求不高。
• 鲁棒性强。相对于深度学习模型不需要精细调参便能取得接近的效果。
• XGBoost内部实现提升树模型，可以自动处理缺失值。

2 XGBoost的缺点

• 相对于深度学习模型无法对时空位置建模，不能很好地捕获图像、语音、文本等高维数据。
• 在拥有海量训练数据，并能找到合适的深度学习模型时，深度学习的精度可以遥遥领先XGBoost。

二、实现过程

1 数据集

天气数据集 提取码：1234

2 实现

#%%导入基本库
import numpy as np 
import pandas as pd

## 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#读取数据
data=pd.read_csv('D:\python\ML\data\XGBtrain.csv')

通过variable explorer查看样本数据

也可以使用head()或tail()函数，查看样本前几行和后几行。不难看出，数据集中含有NAN，代表数据中存在缺失值，可能是在数据采集或者处理过程中产生的一种错误，此处采用-1将缺失值进行填充，还有其他的填充方法：

• 中位数填补
• 平均数填补

注：在数据的前期处理中，一定要注意对缺失值的处理。前期数据处理的结果将会严重影响后面是否可能得到合理的结果

data=data.fillna(-1)
#利用value_counts()函数查看训练集标签的数量（Raintomorrow=no）
print(pd.Series(data['RainTomorrow']).value_counts())
data_des=data.describe()

填充编程客栈后：

#%%#可视化数据（特征值包括数字特征和非数字特征）
numerical_features = [x for x in data.columns if data[x].dtype == np.float]
category_features = [x for x in data.columns if data[x].dtype != np.float and x != 'RainTomorrow']
#%% 选取三个特征与标签组合的散点可视化
sns.pairplot(data=data[['Rainfall','Evaporation','Sunshine'] + ['RainTomorrow']], diag_kind='hist', hue= 'RainTomorrow')
plt.show()

#%%每个特征的箱图
i=0
for col in data[numerical_features].columns:
    if col != 'RainTomorrow':
        plt.subplot(2,8,i+1)
        sns.boxplot(x='RainTomorrow', y=col, saturation=0.5, palette='pastel', data=data)
        plt.title(col)
        i=i+1
plt.show()

#%%非数字特征
tlog = {}
for i in category_features:
    tlog[i] = data[data['RainTomorrow'] ==SQtGVvBr 'Yes'][i].value_counts()
flog = {}
for i in category_features:
    flog[i] = data[data['RainTomorrow'] == 'No'][i].value_counts()
#%%不同地区下雨情况
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('RainTomorrow')
sns.barplot(x = pd.DataFrame(tlog['Location']).sort_index()['Location'], y = pd.DataFrame(tlog['Location']).sort_index().index,编程客栈 color = "red")
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('Not RainTomorrow')
sns.barplot(x = pd.DataFrame(flog['Location']).sort_index()['Location'], y = pd.DataFrame(flog['Location']).sort_index().index, color = "blue")
plt.show()

#%%
plt.figure(figsize=(20,5))
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('RainTomorrow')
sns.barplot(x = pd.DataFrame(tlog['RainToday'][:2]).sort_index()['RainToday'], y = pd.DataFrame(tlog['RainToday'][:2]).sort_index().index, color = "red")
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('Not RainTomorrow')
sns.barplot(x = pd.DataFrame(flog['RainToday'][:2]).sort_index()['RainToday'], y = pd.DataFrame(flog['RainToday'][:2]).sort_index().index, color = "blue")
plt.show()

XGBoost无法处理字符串类型的数据，需要将字符串数据转化成数值

#%%对离散变量进行编码
## 把所有的相同类别的特征编码为同一个值
def get_mapfunction(x):
    mapp = dict(zip(x.unique().tolist(),
         range(len(x.unique().tolist()))))
    def mapfunction(y):
        if y in mapp:
            return mapp[y]
        else:
            return -1
    return mapfunction
#将非数字特征离散化
for i in category_features:
    data[i] = data[i].apply(get_mapfunction(data[i]))
#%%利用XGBoost进行训练与预测
## 为了正确评估模型性能，将数据划分为训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上验证模型性能。
from sklearn.model_selection import train_test_split

## 选择其类别为0和1的样本 （不包括类别为2的样本）
data_target_part = data['RainTomorrow']
data_features_part = data[[x for x in data.columns if x != 'RainTomorrow']]

## 测试集大小为20%， 80%/20%分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_features_part, data_target_part, test_size = 0.2, random_state = 2020)

#%%导入XGBoost模型
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
## 定义 XGBoost模型 
clf = XGBClassifier()
# 在训练集上训练XGBoost模型
clf.fit(x_train, y_train)
#%% 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测
train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)
from sklearn import metrics

## 利用accuracy（准确度）【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the XGBoost is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('The accuracy of the XGBoost is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusio编程客栈n matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

#%%利用XGBoost进行特征选择：
#XGboost中可以用属性feature_importances_去查看特征的重要度。
sns.barplot(y=data_features_part.columns,x=clf.feature_importances_)

初次之外，我们还可以使用XGBoost中的下列重要属性来评估特征的重要性：

• weight:是以特征用到的次数来评价
• gain:当利用特征做划分的时候的评价基尼指数
• cover:利用一个覆盖样本的指标二阶导数（具体原理不清楚有待探究）平均值来划分。
• total_gain:总基尼指数
• total_cover:总覆盖

#利用XGBoost的其他重要参数评估特征的重要性
from sklearn.metrics import accuracy_score
from xgboost import plot_importance

def estimate(model,data):
    #sns.barplot(data.columns,model.feature_importances_)
    ax1=plot_importance(model,importance_type="gain")
    ax1.set_title('gain')
    ax2=plot_importance(model, importance_type="weight")
    ax2.set_title('weight')
    ax3 = plot_importance(model, importance_type="cover")
    ax3.set_title('cover')
    plt.show()
def classes(data,label,test):
    model=XGBClassifier()
    model.fit(data,label)
    ans=model.predict(test)
    estimate(model, data)
    return ans
 
ans=classes(x_train,y_train,x_test)
pre=accuracy_score(y_test, ans)
print('acc=',accuracy_score(y_test,ans))

XGBoost中包括但不限于下列对模型影响较大的参数：

• learning_rate: 有时也叫作eta，系统默认值为0.3。每一步迭代的步长，很重要。太大了运行准确率不高，太小了运行速度慢。
• subsample：系统默认为1。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, 取值范围零到一。
• colsample_bytree：系统默认值为1。我们一般设置成0.8左右。用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。max_depth： 系统默认值为6，我们常用3-10之间的数字。这个值为树的最大深度。这个值是用来控制过拟合的。
• max_depth越大，模型学习的更加具体。

调节模型参数的方法有贪心算法、网格调参、贝叶斯调参等。这里我们采用网格调参，它的基本思想是穷举搜索：在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，尝试每一种可能性，表现最好的参数就是最终的结果

#%%通过调参获得更好的效果
## 从sklearn库中导入网格调参函数
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

## 定义参数取值范围
learning_rate = [0.1, 0.3, 0.6]
subsample = [0.8, 0.9]
colsample_bytree = [0.6, 0.8]
max_depth = [3,5,8]

parameters = { 'learning_rate': learning_rate,
              'subsample': subsample,
              'colsample_bytree':colsample_bytree,
              'max_depth': max_depth}
model = XGBClassifier(n_estimators = 50)

## 进行网格搜索
clf = GridSearchCV(model, parameters, cv=3, scoring='accuracy',verbose=1,n_jobs=-1)
clf = clf.fit(x_train, y_train)
#%%网格搜索后的参数
print(clf.best_params_)

#%% 在训练集和测试集上分别利用最好的模型参数进行预测
## 定义带参数的 XGBoost模型 
clf = XGBClassifier(colsample_bytree = 0.6, learning_rate = 0.3, max_depth= 8, subsample = 0.9)
# 在训练集上训练XGBoost模型
clf.fit(x_train, y_train)

train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)

## 利用accuracy（准确度）【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

三、Keys

XGBoost的重要参数

• eta【默认0.3】：通过为每一颗树增加权重，提高模型的鲁棒性。典型值为0.01-0.2。
• min_child_weight【默认1】：决定最小叶子节点样本权重和。这个参数可以避免过拟合。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，则会导致模型拟合不充分。
• max_depth【默认6】：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。典型值：3-10
• 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。这个参数的定义会导致忽略max_depth参数。
• 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。
• max_delta_step【默认0】：这个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。但是当各类别的样本十分不平衡时，它对分类问题是很有帮助的。
• subsample【默认1】：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
• colsample_bytree【默认1】：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
• 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。subsample参数和colsample_bytree参数可以起到相同的作用，一般用不到。
• 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。
• alpha【默认1】：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。
• 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。

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