最详细的Catboost参数详解与实例应用

集成学习的两大准则：基学习器的准确性和多样性。
算法：串行的Boosting和并行的Bagging,前者通过错判训练样本重新赋权来重复训练，来提高基学习器的准确性，降低偏差！后者通过采样方法，训练出多样性的基学习器，降低方差。

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1.CatBoost简介

1.1CatBoost介绍

CatBoost这个名字来自两个词“Category”和“Boosting”。如前所述，该库可以很好地处理各种类别型数据，是一种能够很好地处理类别型特征的梯度提升算法库。

CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库，是Boosting族算法的一种。CatBoost和XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器，都是在GBDT算法框架下的一种改进实现。XGBoost被广泛的应用于工业界，LightGBM有效的提升了GBDT的计算效率，而Yandex的CatBoost号称是比XGBoost和LightGBM在算法准确率等方面表现更为优秀的算法。

CatBoost的主要算法原理可以参照以下两篇论文：

• Anna Veronika Dorogush, Andrey Gulin, Gleb Gusev, Nikita Kazeev,
  Liudmila Ostroumova Prokhorenkova, Aleksandr Vorobev “Fighting biases with dynamic boosting”. arXiv:1706.09516, 2017
• Anna Veronika Dorogush, Vasily Ershov, Andrey Gulin “CatBoost:
  gradient boosting with categorical features support”. Workshop on ML
  Systems at NIPS 2017

1.2CatBoost优缺点

1. 性能卓越：在性能方面可以匹敌任何先进的机器学习算法
2. 鲁棒性/强健性：它减少了对很多超参数调优的需求，并降低了过度拟合的机会，这也使得模型变得更加具有通用性
3. 易于使用：提供与scikit集成的Python接口，以及R和命令行界面
4. 实用：可以处理类别型、数值型特征
5. 可扩展：支持自定义损失函数
6. 支持类别型变量，无需对非数值型特征进行预处理
7. 快速、可扩展的GPU版本，可以用基于GPU的梯度提升算法实现来训练你的模型，支持多卡并行
8. 快速预测，即便应对延时非常苛刻的任务也能够快速高效部署模型

CatBoost是一种基于对称决策树（oblivious
trees）为基学习器实现的参数较少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架，主要解决的痛点是高效合理地处理类别型特征，这一点从它的名字中可以看出来，CatBoost是由Categorical和Boosting组成。此外，CatBoost还解决了梯度偏差（Gradient
Bias）以及预测偏移（Prediction shift）的问题，从而减少过拟合的发生，进而提高算法的准确性和泛化能力。

与XGBoost、LightGBM相比，CatBoost的创新点有：

1. 嵌入了自动将类别型特征处理为数值型特征的创新算法。首先对categorical
   features做一些统计，计算某个类别特征（category）出现的频率，之后加上超参数，生成新的数值型特征（numerical
   features）。
2. Catboost还使用了组合类别特征，可以利用到特征之间的联系，这极大的丰富了特征维度。
3. 采用排序提升的方法对抗训练集中的噪声点，从而避免梯度估计的偏差，进而解决预测偏移的问题。
4. 采用了完全对称树作为基模型。

1.3CatBoost安装

用pip
pip install catboost
或者用conda
conda install -c conda-forge catboost
速度极慢，直到下载失败

安装jupyter notebook中的交互组件，用于交互绘图
pip install ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

可以使用清华镜像安装：
pip install catboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
下载速度嗖嗖的，完成了。

2.参数详解

参考官网：https://catboost.ai/

2.1通用参数：

1. loss_function 损失函数，支持的有RMSE, Logloss, MAE, CrossEntropy, Quantile, LogLinQuantile, Multiclass, MultiClassOneVsAll, MAPE,Poisson。默认RMSE。
2. custom_metric 训练过程中输出的度量值。这些功能未经优化，仅出于信息目的显示。默认None。
3. eval_metric 用于过拟合检验（设置True）和最佳模型选择（设置True）的loss function，用于优化。
4. iterations 最大树数。默认1000。
5. learning_rate 学习率。默认0.03。
6. random_seed 训练时候的随机种子
7. l2_leaf_reg L2正则参数。默认3
8. bootstrap_type 定义权重计算逻辑，可选参数：Poisson (supported for GPU only)/Bayesian/Bernoulli/No，默认为Bayesian
9. bagging_temperature 贝叶斯套袋控制强度，区间[0, 1]。默认1。
10. subsample 设置样本率，当bootstrap_type为Poisson或Bernoulli时使用，默认66
11. sampling_frequency设置创建树时的采样频率，可选值PerTree/PerTreeLevel，默认为PerTreeLevel
12. random_strength 分数标准差乘数。默认1。
13. use_best_model 设置此参数时，需要提供测试数据，树的个数通过训练参数和优化loss function获得。默认False。
14. best_model_min_trees 最佳模型应该具有的树的最小数目。
15. depth 树深，最大16，建议在1到10之间。默认6。
16. ignored_features 忽略数据集中的某些特征。默认None。
17. one_hot_max_size 如果feature包含的不同值的数目超过了指定值，将feature转化为float。默认False
18. has_time 在将categorical features转化为numerical
    features和选择树结构时，顺序选择输入数据。默认False（随机）
19. rsm 随机子空间（Random subspace method）。默认1。
20. nan_mode处理输入数据中缺失值的方法，包括Forbidden(禁止存在缺失)，Min(用最小值补)，Max(用最大值补)。默认Min。
21. fold_permutation_block_size数据集中的对象在随机排列之前按块分组。此参数定义块的大小。值越小，训练越慢。较大的值可能导致质量下降。
22. leaf_estimation_method 计算叶子值的方法，Newton/ Gradient。默认Gradient。
23. leaf_estimation_iterations 计算叶子值时梯度步数。
24. leaf_estimation_backtracking 在梯度下降期间要使用的回溯类型。
25. fold_len_multiplier folds长度系数。设置大于1的参数，在参数较小时获得最佳结果。默认2。
26. approx_on_full_history 计算近似值，False：使用1／fold_len_multiplier计算；True：使用fold中前面所有行计算。默认False。
27. class_weights 类别的权重。默认None。
28. scale_pos_weight 二进制分类中class 1的权重。该值用作class 1中对象权重的乘数。
29. boosting_type 增压方案
30. allow_const_label 使用它为所有对象训练具有相同标签值的数据集的模型。默认为False

2.2默认参数

CatBoost默认参数：

‘iterations’: 1000,
‘learning_rate’:0.03,
‘l2_leaf_reg’:3,
‘bagging_temperature’:1,
‘subsample’:0.66,
‘random_strength’:1,
‘depth’:6,
‘rsm’:1,
‘one_hot_max_size’:2
‘leaf_estimation_method’:’Gradient’,
‘fold_len_multiplier’:2,
‘border_count’:128,

2.3性能参数

1. thread_count=-1：训练时所用的cpu/gpu核数
2. used_ram_limit=None：CTR问题，计算时的内存限制
3. gpu_ram_part=None：GPU内存限制

2.4参数调优

采用GridSearchCV的方法进行自动搜索最优参数
示例：

from catboost import CatBoostRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
#指定category类型的列，可以是索引，也可以是列名
cat_features = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]
X = df_ios_droped.iloc[:,:-1]
y = df_ios_droped.iloc[:,-1]
cv_params = {
     'iterations': [500,600,700,800]}
other_params = {
     
    'iterations': 1000,
    'learning_rate':0.03,
    'l2_leaf_reg':3,
    'bagging_temperature':1,
    'random_strength':1,
    'depth':6,
    'rsm':1,
    'one_hot_max_size':2,
    'leaf_estimation_method':'Gradient',
    'fold_len_multiplier':2,
    'border_count':128,
}
model_cb = CatBoostRegressor(**other_params)
optimized_cb = GridSearchCV(estimator=model_cb, param_grid=cv_params, scoring='r2', cv=5, verbose=1, n_jobs=2)
optimized_cb.fit(X,y,cat_features =category_features)
print('参数的最佳取值：{0}'.format(optimized_cb.best_params_))
print('最佳模型得分:{0}'.format(optimized_cb.best_score_))
print(optimized_cb.cv_results_['mean_test_score'])
print(optimized_cb.cv_results_['params'])

3.CatBoost实战应用

CatBoost可以用于分类和回归两种类型的应用，详细使用方法大家可以参考官方网站给出的案例

3.1回归案例

from catboost import CatBoostRegressor
# Initialize data

train_data = [[1, 4, 5, 6],
              [4, 5, 6, 7],
              [30, 40, 50, 60]]

eval_data = [[2, 4, 6, 8],
             [1, 4, 50, 60]]

train_labels = [10, 20, 30]
# Initialize CatBoostRegressor
model = CatBoostRegressor(iterations=2,
                          learning_rate=1,
                          depth=2)
# Fit model
model.fit(train_data, train_labels)
# Get predictions
preds = model.predict(eval_data)

使用Gpu训练

from catboost import CatBoostClassifier

train_data = [[0, 3],
              [4, 1],
              [8, 1],
              [9, 1]]
train_labels = [0, 0, 1, 1]

model = CatBoostClassifier(iterations=1000, 
                           task_type="GPU",
                           devices='0:1')
model.fit(train_data,
          train_labels,
          verbose=False)

3.2使用Pool加载数据集并进行预测

Pool是catboost中的用于组织数据的一种形式，也可以用numpy array和dataframe。但更推荐Pool，其内存和速度都更优。

from catboost import CatBoostClassifier, Pool

train_data = Pool(data=[[1, 4, 5, 6],
                        [4, 5, 6, 7],
                        [30, 40, 50, 60]],
                  label=[1, 1, -1],
                  weight=[0.1, 0.2, 0.3])

model = CatBoostClassifier(iterations=10)

model.fit(train_data)
preds_class = model.predict(train_data)

3.3多分类案例

from catboost import Pool, CatBoostClassifier

train_data = [["summer", 1924, 44],
              ["summer", 1932, 37],
              ["winter", 1980, 37],
              ["summer", 2012, 204]]

eval_data = [["winter", 1996, 197],
             ["winter", 1968, 37],
             ["summer", 2002, 77],
             ["summer", 1948, 59]]

cat_features = [0]

train_label = ["France", "USA", "USA", "UK"]
eval_label = ["USA", "France", "USA", "UK"]


train_dataset = Pool(data=train_data,
                     label=train_label,
                     cat_features=cat_features)

eval_dataset = Pool(data=eval_data,
                    label=eval_label,
                    cat_features=cat_features)

# Initialize CatBoostClassifier
model = CatBoostClassifier(iterations=10,
                           learning_rate=1,
                           depth=2,
                           loss_function='MultiClass')
# Fit model
model.fit(train_dataset)
# Get predicted classes
preds_class = model.predict(eval_dataset)
# Get predicted probabilities for each class
preds_proba = model.predict_proba(eval_dataset)
# Get predicted RawFormulaVal
preds_raw = model.predict(eval_dataset, 
                          prediction_type='RawFormulaVal')

4.总结

后序还会更新关于lgb的相关内容，还是建议大家去看一下这几个方法的理论知识，也便于自己更好的使用模型。（共同学习进步！）

记录时间：2020年12月16日