史上最详细的XGBoost实战（上）
作者：章华燕
编辑：祝鑫泉
· Python版本：3.6.2
· 操作系统：Windows
· 集成开发环境：PyCharm
安装Python环境：
1.安装Python:
首先，我们需要安装Python环境。本人选择的是64位版本的Python 3.6.2。去Python官网https://www.python.org/选择相应的版本并下载。如下如所示：
接下来安装，并最终选择将Python加入环境变量中。
2.安装依赖包:
可以去网址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/中去下载你所需要的如下Python安装包:
numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl xgboost-0.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl
假设上述三个包所在的目录为D:\Application，则运行Windows 命令行运行程序cmd，并将当前目录转到这两个文件所在的目录下。并依次执行如下操作安装这两个包：
>> pip install numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
>> pip install scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
>> pip install xgboost-0.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl
3.安装Scikit-learn
众所周知，scikit-learn是Python机器学习最著名的开源库之一。因此，我们需要安装此库。执行如下命令安装scikit-learn机器学习库：
>> pip install -U scikit-learn
4.测试是否安装成功
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]>>> y = [0, 1]
clf = svm.SVC() >>> clf.fit(X, y)
clf.predict([[2., 2.]]) array([1])
import xgboost as xgb注意：如果如上所述正确输出，则表示安装完成。否则就需要检查安装步骤是否出错，或者系统是否缺少必要的Windows依赖库。常用的一般情况会出现缺少VC++运行库，在Windows 7、8、10等版本中安装Visual C++ 2015基本上就能解决问题。
5.安装PyCharm
对于PyChram的下载，请点击PyCharm官网去下载，当然windows下软件的安装不用解释，傻瓜式的点击 下一步 就行了。
注意：PyCharm软件是基于Java开发的，所以安装该集成开发环境前请先安装JDK，建议安装JDK1.8。
经过上述步骤，基本上软件环境的问题全部解决了，接下来就是实际的XGBoost库实战了……
XGBoost的优点
1.正则化
XGBoost在代价函数里加入了正则项，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score的L2模的平方和。从Bias-variancetradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性。
2.并行处理
XGBoost工具支持并行。Boosting不是一种串行的结构吗?怎么并行的？注意XGBoost的并行不是tree粒度的并行，XGBoost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。XGBoost的并行是在特征粒度上的。
我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），XGBoost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。
3.灵活性
XGBoost支持用户自定义目标函数和评估函数，只要目标函数二阶可导就行。
4.缺失值处理
对于特征的值有缺失的样本，xgboost可以自动学习出它的分裂方向。
5.剪枝
XGBoost 先从顶到底建立所有可以建立的子树，再从底到顶反向进行剪枝。比起GBM，这样不容易陷入局部最优解。
6.内置交叉验证
XGBoost允许在每一轮boosting迭代中使用交叉验证。因此，可以方便地获得最优boosting迭代次数。而GBM使用网格搜索，只能检测有限个值。
XGBooST详解：
1.数据格式
XGBoost可以加载多种数据格式的训练数据：
libsvm 格式的文本数据；
Numpy 的二维数组；
XGBoost 的二进制的缓存文件。加载的数据存储在对象 DMatrix 中。
下面一一列举：
加载libsvm格式的数据
>>> dtrain1 = xgb.DMatrix('train.svm.txt')
加载二进制的缓存文件
>>> dtrain2 = xgb.DMatrix('train.svm.buffer')
加载numpy的数组
>>> data = np.random.rand(5,10) # 5 entities, each contains 10 features
>>> label = np.random.randint(2, size=5) # binary target
>>> dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label)
将scipy.sparse格式的数据转化为 DMatrix 格式
>>> csr = scipy.sparse.csr_matrix( (dat, (row,col)) ) >>> dtrain = xgb.DMatrix( csr )
将 DMatrix 格式的数据保存成XGBoost的二进制格式，在下次加载时可以提高加载速度，使用方式如下
>>> dtrain = xgb.DMatrix('train.svm.txt')
>>> dtrain.save_binary("train.buffer")
可以用如下方式处理 DMatrix中的缺失值：
>>> dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label, missing = -999.0)
当需要给样本设置权重时，可以用如下方式
>>> w = np.random.rand(5,1)
>>> dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label, missing = -999.0, weight=w)
2.参数设置
XGBoost使用key-value字典的方式存储参数：
params = {
'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', # 多分类的问题 'num_class': 10, # 类别数，与 multisoftmax 并用
'gamma': 0.1, # 用于控制是否后剪枝的参数,越大越保守，一般0.1、0.2这样子。
'max_depth': 12, # 构建树的深度，越大越容易过拟合 'lambda': 2, # 控制模型复杂度的权重值的L2正则化项参数，参数越大，模型越不容易过拟合。
'subsample': 0.7, # 随机采样训练样本
'colsample_bytree': 0.7, # 生成树时进行的列采样 'min_child_weight': 3, 'silent': 1, # 设置成1则没有运行信息输出，最好是设置为0.
'eta': 0.007, # 如同学习率
'seed': 1000, 'nthread': 4, # cpu 线程数}
3.训练模型
有了参数列表和数据就可以训练模型了
num_round = 10
bst = xgb.train( plst, dtrain, num_round, evallist )
4.模型预测
# X_test类型可以是二维List，也可以是numpy的数组
dtest = DMatrix(X_test) ans = model.predict(dtest)
5.保存模型
在训练完成之后可以将模型保存下来，也可以查看模型内部的结构
bst.save_model('test.model')
导出模型和特征映射（Map）
你可以导出模型到txt文件并浏览模型的含义：
# dump model
bst.dump_model('dump.raw.txt')
# dump model with feature map
bst.dump_model('dump.raw.txt','featmap.txt')
6.加载模型
通过如下方式可以加载模型：
bst = xgb.Booster({'nthread':4}) # init model
bst.load_model("model.bin") # load data
好长好长累了吧？ 快给作者和编辑鼓掌！！！
还有么? 有！！！
未完待续。。。
休息一下，坐等更新哇。
PS：
1. 考虑到文章太长，就给大家写成分段“函数”了。
2.后续为大家讲解参数详解以及实战
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