毫升 | XGBoost(极限梯度提升)

介绍

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 是一种使用梯度提升算法的机器学习框架，该框架在数据科学领域中拥有广泛的应用。它可以被用于数值分类和回归问题以及基于树的方法。

在梯度提升算法中，每个模型（或分类器）的预测结果都被用于调整过去预测结果的误差，从而逐渐改进模型的预测准确性。在每一轮中，模型的预测结果通过树模型进行，其中每个叶子节点都对应于一个特定的输出值。在训练过程中，目标函数以特定的路径搜索方式寻找最佳的输出值（即最小化误差）。

XGBoost 的设计为各种树算法提供了一种非常快速高效的实现。它使用了一些优化技术，如精细的贪婪算法，二阶泰勒展开近似，缺省值处理等，以加速模型的训练速度，从而能够在巨大的数据集上快速地优化模型。

代码片段

以下是一个简单的 XGBoost 的 Python 示例。

import numpy as np
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)

# 初始化 XGBoost 模型
xg_reg = xgb.XGBRegressor(objective ='reg:squarederror', colsample_bytree = 0.3, learning_rate = 0.1,
                max_depth = 5, alpha = 10, n_estimators = 10)

# 训练模型
xg_reg.fit(X_train,y_train)

# 导出模型得到预测值
preds = xg_reg.predict(X_test)

# 计算 RMSE
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, preds))
print("RMSE: %f" % (rmse))

在上面的代码中，我们首先加载 Boston 房价数据集（load_boston）并将它分成训练集和测试集。接下来，我们初始化了一个 XGBRegressor 对象（xg_reg），并设置了其参数。最后，我们使用 X_train 和 y_train 训练该模型，并使用 predict 方法获得测试集的预测值。最终，我们使用 mean_squared_error 函数计算出 RMSE 值，评估我们的模型的性能。