数据分析利器：XGBoost算法最佳解析

XGBoost是一种经典的集成式提升算法框架，具有训练效率高、预测效果好、可控参数多、使用方便等特性，是大数据分析领域的一柄利器。在实际业务中，XGBoost经常被运用于用户行为预判、用户标签预测、用户信用评分等项目中。XGBoost算法框架涉及到比较多数学公式和优化技巧，比较难懂，容易出现一知半解的情况。由于XGBoost在数据分析领域实在是太经典、太常用，最近带着敬畏之心，对陈天奇博士的Paper和XGBoost官网重新学习了一下，基于此，本文对XGBoost算法的来龙去脉进行小结。

本文重点解析XGBoost算法框架的原理，希望通过本文能够洞悉XGBoost核心算法的来龙去脉。对于XGBoost算法，最先想到的是Boosting算法。Boosting提升算法是一种有效且被广泛使用的模型训练算法，XGBoost也是基于Boosting来实现。Boosting算法思想是对弱分类器基础上不断改进提升，并将这些分类器集成在一起，形成一个强分类器。简而言之，XGBoost算法可以说是一种集成式提升算法，是将许多基础模型集成在一起，形成一个很强的模型。这里的基础模型可以是分类与回归决策树CART（Classification and Regression Trees），也可以是线性模型。如果基础模型是CART树（如图1所示），比如第1颗决策树tree1预测左下角男孩的值为+2，对于第1颗决策树遗留下来的剩余部分，使用第2颗决策树预测值为+0.9，则对男孩的总预测值为2+0.9=2.9。

XGBoost算法框架可以分为四个阶段来理解（如图2所示）。第一个阶段，如何构造目标函数？ 在进行优化求解时，首先需要构造目标函数，有了目标函数才能进行优化求解。这种思路和LR模型（Logistic Regression）是一致。在LR模型中，首先，对于回归问题构造平方项损失，对于分类问题构造最大似然损失作为目标函数，然后基于构造好的目标函数，才会考虑采用梯度下降算法进行优化求解，比如随机梯度下降、Mini-Batch批量梯度下降、梯度下降等。在这个阶段，我们可以得到XGBoost的基本目标函数结构。

第二个阶段，目标函数优化求解困难，如何对目标函数近似转换？ 在第一个阶段得到的基本目标函数较为复杂，不是凸函数，没法使用连续性变量对目标函数直接优化求极值。因此，使用泰勒级数对目标函数进行展开，对目标函数规整、重组后，将目标函数转换为关于预测残差的多项式函数。

第三个阶段，如何将树的结构引入到目标函数中？ 第二个阶段得到的多项式目标函数是一个复合函数。被预测的残差和模型复杂度还是未知的函数，需要对这两个函数进行参数化表示，即将决策树的结构信息通过数学符号表示出来。在第三个阶段，在树的形状确定情况下，可以优化求解出局部最优解。

第四个阶段，如何确定树的形状，要不要使用贪心算法？ 如何在模型空间里面寻找最优的决策树形状，这是一个NP-Hard问题，我们很难对可能存在的树结构全部罗列出来，尤其在特征个数很多情况下。因此，在这里需要使用贪心算法来求得局部最优解。

1.如何构造目标函数？

当使用多棵树来预测时，假设已经训练了K棵树，则对于第i个样本的（最终）预测值为：

(1)y^i=∑k=1Kfk(xi),fk∈F

在公式1中，y^i 表示对 i个样本的预测值，fk属于F集合范围内，fk(xi) 表示通过第k棵树对第i个样本进行预测，比如第1棵树预测值为f1(xi)，第2棵树预测值为 f2(xi)，依次类推，将这些树的预测值累加到一起，则得到样本的最终预测值y^i。因此，如果要得到样本的最终预测值，需要训练得到K棵树。

如果要训练得到K棵树，首先需要构造训练的目标函数(如公式2所示)。在构建模型时，不仅需要考虑到模型的预测准确性，还需要考虑到模型的复杂程度，既准确又简单的模型在实际应用中的效果才是最好的。因此，目标函数由两部分构成，第一部分表示损失函数，比如平方损失、交叉熵损失、折页损失函数等。第一部分表示n个样本总的损失函数值。因为在这里通过样本预测值y^i和样本真实值yi的比较，可以计算出针对样本i的模型预测损失值Loss。这里可以暂时先不用考虑损失函数的具体形式，因为这里的损失函数，可以统一表示回归与分类问题的损失函数形式。

公式2的第二部分表示正则项，是用来控制模型的复杂度，模型越复杂，惩罚力度越大，从而提升模型的泛化能力，因为越复杂的模型越容易过拟合。XGBoost的正则化思路跟LR模型中加L1/L2正则化思路一致，不同的地方在于正则化项具体物理含义不同。在这里Ω(fk)表示第K棵树的复杂度，接下来的问题是如何对树的复杂度进行参数化表示，这样后面才能进行参数优化。

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损失值正则项(2)obj=∑i=1nl(yi,y^i)⏟损失值+∑k=1Ω(fk)⏟正则项

在损失函数中l(yi,y^i)，是有很多个模型（决策树）共同参与，通过叠加式的训练得到。如图2所示，训练完第一颗树f1(xi)后，对于第一棵树没有训练好的地方，使用第二颗树f2(xi)训练，依次类推，训练第K−1个棵树，最后训练第K颗树fk(xi)。当在训练第K棵树时，前面的第1棵树到第K−1颗树是已知的，未知的是第K棵树，即基于前面构建的决策树已知情况下，构建第K棵树。

对于样本xi，首先初始化假定第0棵树为f0(xi)，预测值为y^i(0)=0，然后在第0棵树基础上训练第1棵树，得到预测值y^i(1)，在第1棵树基础上训练第2颗树，又可以得到预测值y^i(2)，依次类推，当训练第k棵树的时候，前面k−1棵树的总预测值为y^i(k−1)，递推训练具体过程如下所示：

前面棵树对残差的预测值第棵树的预测值y^i(0)=0y^i(1)=f1(xi)=y^i(0)+f1(xi)y^i(2)=f1(xi)+f2(xi)=y^i(1)+f2(xi)......y^i(k)=(f1(xi)+f2(xi)+......+fk−1(xi))⏟前面k−1棵树对残差的预测值+fk(xi)=∑j=1k−1fj(xi)+fk(xi)=y^i(k−1)⏟第k−1棵树的预测值+fk(xi)

根据XGBoost的递推训练过程，每棵决策树训练时会得到样本对应的预测值，根据样本预测值和真实值比较，可以计算得到模型预测损失值。又因为训练所得的每棵决策树都有对应的结构信息，因此可以得到每棵决策树的复杂度Ω(fj)。根据这些信息，可以对目标函数公式2进行简化，得到公式3。

(3)obj=∑i=1nl(yi,y^i(k−1)+fk(xi))+∑j=1k−1Ω(fj)+Ω(fk)

在公式3中，n表示训练样本个数，y^i(k−1)为k−1颗决策树累加的预测值，∑j=1k−1Ω(fj)为k−1颗决策树总的复杂度，在训练第k颗决策树时，这两个东西是已知的，即在对目标函数进行求最小值优化时候，y^i(k−1)和∑j=1k−1Ω(fj)为已知。因此，将常数项∑j=1k−1Ω(fj)拿掉，得到公式4作为XGBoost的目标函数。

(4)MinimizeObj=∑i=1nl(yi,y^i(k−1)+fk(xi))+Ω(fk)

2.目标函数优化困难，如何对函数近似转换？

在公式4中，已经得到了需要优化的目标函数，这个目标函数已经是简化后的函数。对于公式4，没法进行进一步优化。为了解决目标函数无法进行进一步优化，XGBoost原文是使用泰勒级数展开式技术对目标函数进行近似转换，即使用函数的1阶、2阶、3阶...n阶导数和对应的函数值，将目标函数进行多项式展开，多项式阶数越多，对目标函数的近似程度越高。这样做的好处是便于后面优化求解。

TaylorExpression:f(x+Δx)≈f(x)+f′(x)⋅Δx+12f′′(x)⋅Δx2

令f(x)=ℓ(yi,y^i(k−1)⏟x)，f(x+Δx)=ℓ(yi,y^i(k−1)⏟x+fk(xi))⏟Δx，带入到目标函数公式4，得到基于二阶泰勒展开式的函数(如公式5所示)，其中gi=∂y^i(k−1)ℓ(yi,y^i(k−1))，hi=∂y^i(k−1)2ℓ(yi,y^i(k−1)))。

第颗树预测损失值(5)Objk=∑i=1nℓ(yi,y^i(k−1)⏟x+fk(xi))⏟Δx+Ω(fk)=∑i=1n[ℓ(yi,y^i(k−1))+∂y^i(k−1)ℓ(yi,y^i(k−1))⋅fk(xi)+12∂y^i(k−1)2ℓ(yi,y^i(k−1)))⋅fk2(xi)]+Ω(fk)=∑i=1n[ℓ(yi,y^i(k−1))⏟第k−1颗树预测损失值+gi⋅fk(xi)+12hi⋅fk2(xi)]+Ω(fk)

在训练第k颗树时，目标函数（公式5）中，ℓ(yi,y^i(k−1))，gi、hi是已知的。因此，可以将已知常数项ℓ(yi,y^i(k−1))去掉，得到进一步简化后的目标函数（公式6）。gi、hi分别表示第k−1颗决策树的损失函数的1阶、2阶导数。前面k−1颗决策树预测后，通过gi、hi将前面第k−1颗决策树的预测损失信息传递给第k颗决策树。在公式6中，第k颗树的预测函数fk(xi)、树复杂度函数Ω(fk)对于我们来说，仍然都是未知的，因此需要将其参数化，通过参数形式表示出来，才能进行下一步的优化求解。

(6)Minimizeobj=∑i=1n[gi⋅fk(xi)+12hi⋅fk2(xi)]+Ω(fk)

3.如何将树结构引入到目标函数中？

接下来的问题是如何对函数fk(xi)、Ω(fk)进行参数化表示。首先，对于叶子权重函数fk(xi)，如图4所示决策树，有1号、2号、3号叶子节点，这三个叶子节点对应的取值分别为15，12，20，在1号叶子节点上，有{1,3}两个样本，在2号叶子节点上，有{4}一个样本，在3号叶子节点上，有{2,5}两个样本。在这里，使用w来表示决策树的叶子权重值，三个叶子节点对应的叶子权重值为、、(w1、w2、w3)=(15,12,20)。对于样本x落在决策树叶子节点的位置信息，使用q(x)表示，q(x1)=1表示样本1落在第1个叶子节点上，q(x2)=3表示样本1落在第3个叶子节点上，q(x4)=2表示样本4落在第2个叶子节点上。

对于第k颗树的叶子权重函数fk(xi)，根据叶子权重值和样本所在叶子的位置信息，即可确定函数fk(xi)。因此，我们引入决策树叶子权重值w和样本所在叶子的位置信息q(xi)两个变量，将其参数化表示成fk(xi)=wq(xi)。然而，q(xi)是一个函数，作为w的下标是不利于优化求解。因此，这里需要将wq(xi)转化为wj形式。wq(xi)是根据样本落在叶子节点的位置信息直接遍历计算损失函数。wj是从叶子节点的角度，对每个叶子节点中的样本进行遍历计算损失函数，其中，j表示树的叶子节点。假设Ij={i|q(xi)=j}，即Ij表示有哪些样本落在第j个叶子节点上，比如I1={1,3}表示样本{1,3}落在叶子节点1上，I2=4表示样本{4}落在叶子节点2上，I3={2,5}表示样本{2,5}落在叶子节点3上（如上文图4所示）。在这里强调一下，将wq(xi)转换为wj形式，是可以从数学公式推到得到（比如下式）。根据样本所在叶子节点位置，计算所有样本的一阶损失得到第一行等式，其中，gi表示样本i的一阶损失，q(xi)表示样本i对应的叶子节点，wq(xi)表示叶子节点q(xi)对应的叶子权重值。

第个叶子样本的阶损失第个叶子样本的阶损失第个叶子样本的阶损失∑i=1ngi⋅fk(xi)=g1⋅wq(x1)+g2⋅wq(x2)+g3⋅wq(x3)+g4⋅wq(x4)+g5⋅wq(x5)=(g1⋅w1+g3⋅w1)⏟第1个叶子样本的1阶损失+g4⋅w2⏟第2个叶子样本的1阶损失+(g2⋅w3+g5⋅w3)⏟第3个叶子样本的1阶损失=∑j=1T(∑i∈Ijgi)⋅wj

对于模型复杂度，Ω(fk)表示第k颗树的复杂度。在决策树里面，如果要降低树的复杂度，在训练决策树时，可以通过叶子节点中样本个数、树的深度等控制决策树的复杂度。在XGBoost中，是通过叶子节点个数、树的深度、叶子节点值来控制模型复杂度。XGBoost中的决策树是分类与回归决策树CART（Classification and Regression Trees）。由于CART是二叉树，控制叶子节点个数等同于控制了树的深度。因此，可以使用叶子节点个数来评估树的复杂度，即叶子节点个数越多（树的深度越深），决策树结构越复杂。对于叶子节点值，由于叶子节点值越大，相当于样本预测值分布在较少的几颗决策树的叶子节点上，这样容易出现过拟合。如果叶子节点值越小，相当于预测值分布在较多的决策树叶子节点上，每颗决策树参与预测其中的一小部分，过拟合的风险被分散。因此，叶子节点值越大，模型越容易过拟合，等同于决策树的复杂度越高。综合起来，如公式7所示，使用叶子节点个数T、叶子节点值wj评估第k颗决策树的复杂度，其中γ、λ为超参数。如果希望叶子个数尽量少，则将γ值尽量调大，如果希望叶子权重值尽量小，则将λ尽量调大。

(7)Ω(fk)=γT+12λ∑j=1⊤wj2

将fk(xi)=wq(xi)和公式7带入目标函数（公式6）中，可以得到参数化的目标函数（公式8）。在公式8中，在训练第k颗决策树时，∑i∈Ijgi和∑i∈Ijhi这两部分是已知，γ,λ为超参数。令Gj=∑i∈Ijgi，Hj=∑i∈Ijhi，对公式8进行调整，此时得到目标函数是关于wj的一元二次抛物线，是目标函数最终的参数化表示形式。抛物线是有极值，对抛物线求极值可以直接套用抛物线极值公式，求解很方便。

(8)Minimizeobj=∑i=1n[gi⋅wq(xi)+12hi⋅wq(xi)2]+γT+12λ∑j=1⊤wj2=∑j=1T[(∑i∈Ijgi)⋅ωj+12(∑i∈Ijhi+λ)⋅ωj2]+γ⋅T=∑j=1T[Gj⋅ωj+12(Hj+λ)⋅ωj2]+γ⋅T

基于公式8，对目标函数关于wj求导，可以求得树的叶子节点j最优的权重值，如公式9所示。

(9)wj∗=−∑i∈Ijgi∑i∈Ijhi+λ=−GjHj+λ

将等式9带入到公式8中，计算得到树的目标损失值（如等式10），该等式表示决策树损失分数q，分数越小，说明树的预测准确度越高、复杂度越低。

(10)obj∗=−12∑j=1T(∑i∈Ijgi)2∑i∈Ijhi+λ+γT=−12∑j=1TGj2Hj+λ+γT

4.如何确定树的形状？

这里需要注意到一点，树的叶子节点最优解wj∗和损失函数极小值obj∗是在树的形状给定后的优化求解。因此，如果要求得叶子节点最优解和损失函数极小值，首先需要确定树的形状。如何寻找树的形状？最直接的方式是枚举所有可能的形状，然后计算每种形状的损失函数obj，从中选择损失函数最小的形状作为模型训练使用。这样在树的形状确定后，就可以对叶子节点值和损失函数值进行优化求解。这种方式在实际应用中一般不会采用，因为当样本的特征集很大时，树的形状个数是呈指数级增加，计算这些形状树对应损失函数obj需要消耗大量的计算资源。

为了寻找树的形状，我们一般使用贪心算法来简化计算，降低计算的复杂度。贪心算法是在局部寻找最优解，在每一步迭代时，选择能使当前局部最优的方向。XGBoost寻找树的形状的思路和传统决策树模型建立树的思路一致。比如传统决策树在进行节点分割时，基于信息熵，选择信息熵下降最大的特征进行分割；对于XGBoost树模型，基于损失函数，选择能让损失函数下降最多的特征进行分割。如图5所示，虚线框是已经构造好的树形状，如果需要在蓝色节点做进一步分裂，此时需要按照某种标准，选择最好的特征进行分割。在这里，XGBoost使用损失函数下降最大的特征作为节点分裂。

根据公式10，可以计算到蓝色节点在分裂前和分裂后的的损失函数值：objold∗,objnew∗。两式相减，则得到特征如果作为分裂节点时，所能带来的损失函数下降值大小。因此，依据如下等式，选择能使objold∗−objnew∗最大的特征作为分裂节点。

objold∗=−12[g7+g8h7+h8+λ+g1+g2+...+g6h1+h2+...+g6+λ]+2γobjnew∗=−12[g7+g8h7+h8+λ+g1+g3+g5h1+h3+g5+λ+g2+g4+g6h2+h4+g6+λ]+3γobjold∗−objnew∗=12[GL2HL+λ+GR2HR+λ−(GL+GR)2(HL+HR+λ)2]−γ

5.其它常见问题

关于XGBoost的常见经典问题，这类问题对于深入理解XGBoost模型很重要，因此，本文对此也进行了梳理小结。

(1) XGBoost为什么需要对目标函数进行泰勒展开？

根据XGBoost官网（如图6所示），目标损失函数之间存在较大的差别，比如平方损失函数、逻辑损失函数等。对目标函数进行泰勒展开，就是为了统一目标函数的形式，针对回归和分类问题，使得平方损失或逻辑损失函数优化求解，可以共用同一套算法框架及工程代码。另外，对目标函数进行泰勒展开，可以使得XGBoost支持自定义损失函数，只需要新的损失函数二阶可导即可，从而提升算法框架的扩展性。

相对于GBDT的一阶泰勒展开，XGBoost采用二阶泰勒展开，可以更精准的逼近真实的损失函数，提升算法框架的精准性。另外，一阶导数描述梯度的变化方向，二阶导数可以描述梯度变化方向是如何变化的，利用二阶导数信息更容易找到极值点。因此，基于二阶导数信息能够让梯度收敛的更快，类似于牛顿法比SGD收敛更快。

(2) XGBoost如何进行采样？

XGBoost算法框架，参考随机森林的Bagging方法，支持样本采样和特征采样。由于XGBoost里没有交代是有放回采样，认为这里的样本采样和特征采样都是无放回采样。每次训练时，对数据集采样，可以增加树的多样性，降低模型过拟合的风险。另外，对数据集采样还能减少计算，加快模型的训练速度。在降低过拟合风险中，对特征采样比对样本采样的效果更显著。

样本采样（如图7所示），默认是default=1不进行样本采样。样本的采样的方式有两种，一种是认为每个样本平等水平，对样本集进行相同概率采样；另外一种认为每个样本是不平等，每个样本对应的一阶、二阶导数信息表示优先级，导数信息越大的样本越有可能被采到。

特征采样（如图8所示），默认default=1对特征不进行采样。对特征的采样方式有三种，第一种是在建立每棵树时进行特征采样；第二种特征采样范围是在第一种的基础上，对于树的每一层级（树的深度）进行特征采样；第三种特征采样范围是在第二种的基础上，对于每个树节点进行特征采样。这三种特征采样方式有串行效果。比如，当第一、二、三种的特征采样比例均是0.5时，如果特征总量为64个，经过这三种采样的综合效果，最终采样得到的特征个数为8个。

（3）XGBoost为什么训练会比较快？

XGBoost训练速度快，这个主要是工程实现优化的结果，具体的优化措施如下几点： 第一、支持并行化训练。XGBoost的并行，并不是说每棵树可以并行训练，XGBoost本质上仍然采用Boosting思想，每棵树训练前需要等前面的树训练完成后才能开始训练。XGBoost的并行，指的是特征维度的并行。在训练之前，每个特征按特征值大小对样本进行预排序，并存储为Block结构（如图8所示），在后面查找特征分割点时可以重复使用，而且特征已经被存储为一个个Block结构，那么在寻找每个特征的最佳分割点时，可以利用多线程对每个Block并行计算。

第二、采用近似算法技术，得到候选分位点。在构造决策树分裂节点时，当采用精确贪心算法穷举计算每个特征下的所有特征值增益，如果特征个数多、特征取值大，会造成较大的计算量。当样本数据量大时，特征值无法完全加载到内存中，计算效率低。对于分布式数据集，同样会面临无法将特征值全部加载到本地内存的问题。因此，基于这两个现实问题，采用近似直方图算法，将每个特征取值划分为常数个分位点，作为候选分割点，从中选择相对最优的分割点作为决策树分裂节点。

第三、缓存感知访问技术。对于有大量数据或者说分布式系统来说，不可能将所有的数据都放进内存里面。因此，需要将其放在外存上或者将数据分布式存储。但是会有一个问题，这样做每次都要从外存上读取数据到内存，这将会是十分耗时的操作。在XGBoost中，采用预读取的方式，将下一块将要读取的数据预先放进内存里面。这个过程是多开了一个线程，该线程与训练的线程独立并负责数据读取。此外，还要考虑Block的大小问题。如果设置最大的Block来存储所有样本在k特征上的值和梯度，Cache未必能一次性处理如此多的梯度做统计。如果设置过小的Block-size，这样不能充分利用多线程的优势。这样会出现训练线程已经训练完数据，但是预读取线程还没把数据放入内存或者cache中。经过测试，Block-size设置为2^16个特征值是效果最好。

第四、Blocks核外计算优化技术。为了高效使用系统资源，对于机器资源，除了CPU和内存外，磁盘空间也可以利用起来处理数据。为了实现这个功能，XGBoost在模型训练时，会将数据分成多个块并将每个块存储在磁盘上。在计算过程中，使用独立的线程将Block预提取到主内存缓冲区，这样数据计算和磁盘读取可以同步进行，但由于IO非常耗时，所以还采用了两种技术来改进这种核外计算。

• Block Compression：块压缩，并且加载到主内存时由独立的线程进行解压缩。
• Block Sharding：块分片，即将数据分片到多个磁盘，为每个磁盘分配一个线程，将数据提取到内存缓冲区，然后每次训练线程的时候交替地从每个缓冲区读取数据，有助于在多个磁盘可用时，增加读取的吞吐量。

除了这些技术，XGBoost的特征采样技术也可以提升计算效率。如果设定特征采样比例colsample_by* < 1.0，则在选择最佳特征分割点作为分裂节点时，特征候选集变小，挑选最佳特征分割点时计算量降低。

（4）XGBoost如何处理缺失值问题？

XGBoost的一个优点是允许特征存在缺失值。对缺失值的处理方式如图9所示： 在特征k上寻找最佳分割点时，不会对该列特征missing的样本进行遍历，而只对该特征值为non-missing的样本上对应的特征值进行遍历。对于稀疏离散特征，通过这个技巧可以大大减少寻找特征最佳分割点的时间开销。

在逻辑实现上，为了保证完备性，会将该特征值missing的样本分别分配到左叶子节点和右叶子节点，两种情形都计算一遍后，选择分裂后增益最大的那个方向（左分支或是右分支），作为预测时特征值缺失样本的默认分支方向。 如果在训练中没有缺失值而在预测中出现缺失，那么会自动将缺失值的划分方向放到右子节点。

（5）XGBoost和GBDT的区别是什么？

XGBoost和GBDT都是基于Boosting思想实现。XGBoost可以认为是在GBDT基础上的扩展。两者的主要不同如下： 基分类器：GBDT是以分类与回归决策树CART作为基分类器，XGBoost的基分类器不仅支持CART决策树，还支持线性分类器，此时XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。 导数信息：GBDT在优化求解时，只是用到一阶导数信息，XGBoost对代价函数做了二阶泰勒展开，同时用到一阶和二阶导数信息。另外，XGBoost工具支持自定义代价函数，只要函数可以一阶和二阶求导即可。 正则项：XGBoost在代价函数里加入正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的预测值的L2模的平方和。正则项有利于降低模型的方差variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合。GBDT的代价函数中是没有正则项。 缺失值处理：对于特征的取值有缺失的样本，XGBoost可以自动学习出它的分裂方向。 另外，XGBoost还做了其它工程优化，包括特征值Block化、并行化计算特征增益、近似直方图算法、特征采样技术等

（6）如何使用XGBoost进行模型训练？

在使用XGBoost前，可以根据官网说明文档进行安装（下面有链接，这里不赘述）。本文采用的数据集是Kaggle平台房价预测开源数据集（地址如参考文章8所示）。值得说明的一点，在进行模型训练前，一般需要做数据清洗、特征工程、样本划分、模型参数调优这些过程。针对这些过程，本文在这里不展开细讲。在进行模型训练前，本文已经完成数据清洗、特征工程、模型参数调优过程，并得到最终用于模型训练的样本集和最优模型参数。如下代码，是使用XGBoost进行模型训练过程。

#### 导入数据分析基础包 #####
import pandas as pd 
import matplotlib 
import numpy as np 
import scipy as sp 
import IPython
from IPython import display 
import sklearn 
import random
import time

#### 导入训练样本 #####
# 样本集特征
X_train=pd.read_csv('./final_train.csv',sep='\t',index=None)
# 样本集标签
y_train=pd.read_csv('./final_y_train.csv',sep='\t',index=None)

### 导入算法模型和评分标准 ####
from sklearn import svm, tree, linear_model, neighbors, naive_bayes, ensemble, discriminant_analysis, gaussian_process
from xgboost import XGBClassifier
#Common Model Helpers
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder
from sklearn import feature_selection
from sklearn import model_selection
from sklearn import metrics
#Visualization
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.pylab as pylab
import seaborn as sns
from pandas.plotting import scatter_matrix
#Configure Visualization Defaults
#%matplotlib inline = show plots in Jupyter Notebook browser
%matplotlib inline
mpl.style.use('ggplot')
sns.set_style('white')
pylab.rcParams['figure.figsize'] = 12,8

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression, ElasticNet
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import fbeta_score, make_scorer, r2_score ,mean_squared_error
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.svm import SVR
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score, train_test_split
# 计算平方误差
def rmsle(y, y_pred):
    return np.sqrt(mean_squared_error(y, y_pred))

# 模型：Xgboost
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
best_reg_xgb = XGBRegressor(learning_rate= 0.01, n_estimators = 5000，                  
                max_depth= 4, min_child_weight = 1.5, gamma = 0, 
                subsample = 0.7, colsample_bytree = 0.6, 
                seed = 27)
best_reg_xgb.fit(X_train, y_train)
pred_y_XGB = best_reg_xgb.predict(X_train)

# 
print (rmsle(pred_y_XGB, y_train))

6.小结

本文从目标函数构建、目标函数优化、树结构信息表示、树形状确定等四部分，对XGBoost算法框架进行解析。最后，针对XGBoost的常见问题进行小结。通过本文，洞悉XGBoost框架的底层算法原理。在用户行为预判、用户标签预测、用户信用评分等数据分析业务中，经常会使用到XGBoost算法框架。如果对XGBoost算法原理理解透彻，在实际业务中的模型训练过程中，有利于较好地理解模型参数，对模型调参过程帮助较大。

对于文章中表述不妥的地方，欢迎私信于我。