sklearn 中的 GBDT 回归

sklearn的gbdt回归

GradientBoostingRegressor类构造方法

def __init__(self, loss='ls', learning_rate=0.1, n_estimators=100,
                 subsample=1.0, criterion='friedman_mse', min_samples_split=2,
                 min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.,
                 max_depth=3, min_impurity_decrease=0.,
                 min_impurity_split=None, init=None, random_state=None,
                 max_features=None, alpha=0.9, verbose=0, max_leaf_nodes=None,
                 warm_start=False, presort='auto')

参数

• loss：表示损失函数，可选项为{'ls', 'lad', 'huber', 'quantile'}，默认是'ls'；'ls'（least squares）指的是最小二乘法（即最小化均方差），适合数据噪点不多的情况下，因为对于异常点会施以较大的惩罚；'lad'（least absolute deviation）指的是最小化绝对偏差，如果有较多异常点，则绝对值损失表现较好，但绝对值损失的缺点是在y−f(x)=0处不连续可导，因而不容易优化；'huber'是对'ls'和'lad'的综合，当|y−f(x)|小于一个事先指定的值δ时，变为平方损失，大于δ时，则变成类似于绝对值损失，因此也是比较鲁棒（健壮）的损失函数；'quantile'指的是分位数损失函数，它允许分位数回归（使用alpha来指定分位数）；
• learning_rate：学习率（也称之为step，即步长），通俗一点讲就是基学习器权重缩减的系数，对于同样的训练集拟合效果，较小的步长意味着我们需要更多的迭代次数，通常我们用步长和迭代最大次数一起来决定算法的拟合效果。所以这两个参数n_estimators和learning_rate要一起调参。默认是0.1；
• n_estimators：迭代的次数；GB对于过拟合的数据有很强的鲁棒性，所以较大的迭代次数会有很好的效果，默认是100；
• criterion：用来设置回归树的切分策略，可选项为{'friedman_mse','mse','mae'}，默认是'friedman_mse'；'friedman_mse'对应的是最小平方误差的近似，加入了Friedman的一些改进；'mse'指的是最小均方差；'mae'对应的是最小绝对值误差，0.18版本及之后引进的；
• alpha：当loss选择为'huber'或'quantile'时，对应的alpha值，只有这两种值时，alpha才有意义，如果噪音点较多，可以适当降低这个分位数的值，默认是0.9；
• subsample：子采样率，如果小于1.0，则会导致随机梯度增强（Stochastic Gradient Boosting）。 子样本与参数n_estimators一起调整使用。 选择子样本<1.0会导致方差减少和偏差增加。推荐在[0.5, 0.8]之间，默认是1.0，即不使用子采样，训练每个基学习器时使用原始的全部数据集；
• max_depth：基回归估计器的最大深度，调整好该参数可以收到更好的学习效果，默认是3；
• min_samples_split：基回归树在分裂时的最小样本数或占比，默认是2；当传值为整数时，表示分裂最小样本数；当传值为浮点数时，表示分裂最小样本数是ceil(min_samples_split * n_samples)，浮点数的用法是0.18版本时增加的；
• min_samples_leaf：基回归树叶子节点上的最小样本数，默认是1；当传值为整数时，表示叶子最小样本数；当传值为浮点数时，表示叶子最小样本数是ceil(min_samples_split * n_samples)，浮点数的用法是0.18版本时增加的；
• min_weight_fraction_leaf：叶子节点最小样本权重总和值，即叶子节点所有样本的权重总和值小于该阈值，那就选择树的剪枝（即不分裂）；如果样本本身不存在样本权重，该参数无任何意义，默认是0；
• max_features：在选择分裂特征时的候选特征的最大数，可以是int,、float、string或None，默认是None；如果是int型，表示候选特征的最大数；如果是float型，代表最大数是所占比，即阈值是int(max_features * n_features)；如果是"auto"，最大数就等于总特征数n_features；如果是"sqrt"，则max_features=sqrt(n_features)；如果是"log2"，则max_features=log2(n_features)；如果是None，则max_features=n_features；当选择`max_features < n_features`时，会导致方差减少和偏差增加；
• max_leaf_nodes：最大的叶子节点数，默认是None；
• min_impurity_split：树分裂时的最小不纯度阈值，小于该阈值，树不分裂，即为叶子节点；默认是None，该参数在0.19版本之后抛弃使用，0.19版本暂时保留，最好选用min_impurity_decrease；
• min_impurity_decrease：最小不纯度的阈值，用于代替之前的min_impurity_split参数，阈值公式为N_t / N * (impurity - N_t_R / N_t * right_impurity - N_t_L / N_t * left_impurity)，N_t表示当前节点的样本数，N表示总样本数，N_t_R表示右子节点的样本数，N_t_L表示左子节点的样本数；
• init：用来计算初始基学习器的预测，需要具备fit和predict方法，若未设置则默认为loss.init_estimator，默认是None；
• verbose：日志跟踪级别，默认是0；如果传值为1，根据情况（树越多，越低频率）打印训练过程和训练表现；如果传值大于1，打印每棵树的训练过程和训练表现；
• warm_start：是否热启动，bool类型，默认是False；若设置为True，允许添加更多的估计器到已经适合的模型；
• random_state：随机状态，可以是整型数字，也可以是RandomState实例，默认是None；主要是通过随机种子，重现训练过程，None表示不设置随机种子，底层使用numpy的random函数；
• presort：是否预排序，可以是bool值和'auto'，默认auto；预排序可以加速查找最佳分裂点，当设置为auto时，对非稀疏数据进行预排序，对稀疏数据不起作用；对稀疏数据设置True的话，会引起error；预排序是0.17版本新加的；

最终估计器对象的相关属性

• feature_importances_：每个特征的重要性，是一个浮点数数组，每项相加总和为1；数值越高说明该特征越重要；
• oob_improvement_：使用包外样本来计算每一轮训练后模型的表现提升，它是一个数组，外包估算可用于模型选择，例如确定最佳迭代次数。OOB估计通常非常悲观，因此我们建议使用交叉验证，而只有在交叉验证太费时的情况下才使用OOB；
• train_score_：训练得分，其实就是每棵训练树的误差（损失函数对应的值）；
• loss_：具体的损失函数对象；
• init：设置init参数时的对象；
• estimators_：基回归树集合，是一个数组；

示例

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import ensemble


# 加载sklearn自带的波士顿房价数据集
dataset = load_boston()

# 提取特征数据和目标数据
X = dataset.data
y = dataset.target

# 将数据集以9:1的比例随机分为训练集和测试集，为了重现随机分配设置随机种子，即random_state参数
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.9, test_size=0.1, random_state=188)

# 实例化估计器对象
params = {'n_estimators': 500, 'max_depth': 4, 'min_samples_split': 2,
          'learning_rate': 0.01, 'loss': 'ls'}
gbr = ensemble.GradientBoostingRegressor(**params)

# 估计器拟合训练数据
gbr.fit(X_train, y_train)

# 训练完的估计器对测试数据进行预测
y_pred = gbr.predict(X_test)

# 输出特征重要性列表
print(gbr.feature_importances_)
print(mean_squared_error(y_test, y_pred))

 

 

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