Xgboost算法——Kaggle案例

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苏高生,西南财经大学统计学硕士毕业,现就职于中国电信,主要负责企业存量客户大数据分析、数据建模。研究方向:机器学习,最喜欢的编程语言:R语言,没有之一。

E-mail:sugs01@outlook.com

零、案例背景介绍与建模思路说明

1.背景介绍

本案例使用的数据为kaggle中“Santander Customer Satisfaction”比赛的数据。此案例为不平衡二分类问题,目标为最大化auc值(ROC曲线下方面积)。竞赛题目链接为:https://www.kaggle.com/c/santander-customer-satisfaction 。目前此比赛已经结束。

2.建模思路

此文档采用R中的mlr包(综合型机器学习包)调用xgboost算法进行分类。
1) 读取数据;

2) 数据探索:设置并行运算,弥补缺失值,观察数据类别是否平衡,删除常数列,取训练数据集与测试数据集都包含的字段

3) 特征选择:

I、 对数据类别不平衡进行处理(处理方法可以采用过抽样/欠抽样/集成等),本案例采用过抽样方法,mlr包对应的函数为oversample,初步确定适宜的过抽样比例;

II、 使用mlr包的generateFilterValuesData函数取95%的信息增益值;

4) 调参:逐步调试过抽样比例rate、eta、max_depth、min_child_weight、gamma、colsample_bytree等参数,并多次调试,直到满意为止;

5) 集成预测结果:在每个参数的适宜范围内随机抽取参数值构建xgboost模型,并将多个模型进行集成,输出预测结果;本案例所用程序输出结果的ROC值为.816584

一、读取数据

options(java.parameters = "-Xmx8g") ## 特征选择时使用,但是需要在加载包之前设置

library(readr)

xgb_tr1 <- read_csv("C:/Users/Administrator/kaggle/scs/train.csv")

xgb_te1 <- read_csv("C:/Users/Administrator/kaggle/scs/test.csv")

二、数据探索

1.设置并行运算

library(dplyr)

library(mlr)

library(parallelMap)

parallelStartSocket(4)

2.数据各列初步探索

summarizeColumns(xgb_tr1)

3.处理缺失值:impute missing values by mean and mode

imp_tr1 <- impute(

  as.data.frame(xgb_tr1),

  classes = list(    integer = imputeMean(),

    numeric = imputeMean()

  )

)

imp_te1 <- impute(  as.data.frame(xgb_te1),

  classes = list(

    integer = imputeMean(),

    numeric = imputeMean()

  )

)

4.观察训练数据类别的比例–数据类别不平衡

table(xgb_tr1$TARGET)

5.剔除数据集中的常数列

xgb_tr2 <- removeConstantFeatures(imp_tr1$data)

xgb_te2 <- removeConstantFeatures(imp_te1$data)

6.保留训练数据集与测试数据及相同的列

tr2_name <- data.frame(tr2_name = colnames(xgb_tr2))
te2_name <- data.frame(te2_name = colnames(xgb_te2))

tr2_name_inner <- tr2_name %>%

  inner_join(te2_name, by = c('tr2_name' = 'te2_name'))

TARGET = data.frame(TARGET = xgb_tr2$TARGET)
xgb_tr2 <- xgb_tr2[, c(tr2_name_inner$tr2_name[2:dim(tr2_name_inner)[1]])]
xgb_te2 <- xgb_te2[, c(tr2_name_inner$tr2_name[2:dim(tr2_name_inner)[1]])]

xgb_tr2 <- cbind(xgb_tr2, TARGET)

三、特征筛选–信息增益

1.构建基础任务

xgb_tr2$TARGET <- factor(xgb_tr2$TARGET)

xgb.task <- makeClassifTask(data = xgb_tr2, target = 'TARGET')

set.seed(0)

2.过抽样栅格搜索—搜索过抽样比率

##### 1)搜索栅格

grid_search <- expand.grid(

    over_rate = seq(1, 30, 2))

##### 2)auc值集合

perf_overrate_1 <- numeric(length = dim(grid_search)[1])

##### 3)训练

for(i in 1:dim(grid_search)[1]){

    ## 过抽样任务

    xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = i)

    ## 学习参数

    xgb.ps <- makeParamSet(

        makeDiscreteParam('eta', values = .1)

    )

    ## 学习次数

    xgb.ctrl <-  makeTuneMultiCritControlGrid()

    ## 模型描述--重复抽样设置

    xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

    xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

    ## 构建学习器

    xgb.learner = makeLearner(

        'classif.xgboost',

        predict.type = 'prob'

    )

    ## 学习

    res <- tuneParamsMultiCrit(

        learner = xgb.learner,

        task = xgb.task.over,

        resampling = xgb.rdesc,

        par.set = xgb.ps,

        measures = list(kappa, tpr, tnr, auc),

 ### 可以根据评估标准自行选择

        control = xgb.ctrl,

        show.info = TRUE

    )

    ## auc值

    perf_overrate_1[i] <-as.data.frame(trafoOptPath(res$opt.path))$auc.test.mean

}

##### 4)结果表,第XX个模型的auc最大

cat("Model ", which.max(perf_overrate_1), " is largest auc: ", max(perf_overrate_1), sep = "")

##### 5)auc最大的模型参数如下:

print(grid_search[which.max(perf_overrate_1), ])

结论:取过抽样比率为rate=15

3.特征选择

##### 1)特征选择

xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = 15)

fv_time <- system.time(

    fv <- generateFilterValuesData(

        xgb.task.over,

        method = c('information.gain')

    )

)

 ##### 2)制图查看

# plotFilterValues(fv)

# plotFilterValuesGGVIS(fv)

##### 3)提取95%的信息增益

fv_data2 <- fv$data %>%

    arrange(desc(information.gain)) %>%

    mutate(info_gain_cul = cumsum(information.gain) / sum(information.gain))


fv_data2_filter <- fv_data2 %>% filter(info_gain_cul <= 0.9508198)

dim(fv_data2_filter)

fv_feature <- fv_data2_filter$name

xgb_tr3 <- xgb_tr2[, c(fv_feature, 'TARGET')]

xgb_te3 <- xgb_te2[, fv_feature]

##### 4)写出数据

write_csv(xgb_tr3, 'C:/Users/Documents/kaggle/scs/xgb_tr3.csv')

write_csv(xgb_te3, 'C:/Users/Documents/kaggle/scs/xgb_te3.csv')

四、调参-过抽样&欠抽样

1.构建基础任务

library(mlr)

xgb.task <- makeClassifTask(data = xgb_tr3, target = 'TARGET')

2.过抽样栅格搜索—搜索过抽样比率

##### 1)搜索栅格

grid_search <- expand.grid(

    over_rate = seq(1, 30, 2)

)

##### 2)auc值集合

perf_overrate_1 <- numeric(length = dim(grid_search)[1])

##### 3)训练

for(i in 1:dim(grid_search)[1]){

    ## 过抽样任务

    xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = i)

    ## 学习参数

    xgb.ps <- makeParamSet(

        makeDiscreteParam('eta', values = .1)

    )

    ## 学习次数

    xgb.ctrl <-  makeTuneMultiCritControlGrid()

    ## 模型描述--重复抽样设置

    xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

    ## 构建学习器

    xgb.learner = makeLearner(

        'classif.xgboost',

        predict.type = 'prob'

    )

    ## 学习

    res <- tuneParamsMultiCrit(

        learner = xgb.learner,

        task = xgb.task.over,

        resampling = xgb.rdesc,

        par.set = xgb.ps,

        measures = list(kappa, tpr, tnr, auc),

 ### 可以根据评估标准自行选择

        control = xgb.ctrl,

        show.info = TRUE

    )

    ## auc值

    perf_overrate_1[i] <- as.data.frame(trafoOptPath(res$opt.path))$auc.test.mean

}

##### 4)结果表,第XX个模型的auc最大

cat("Model ", which.max(perf_overrate_1), " is largest auc: ", max(perf_overrate_1), sep = "")

##### 5)auc最大的模型参数如下:

print(grid_search[which.max(perf_overrate_1), ])

结论:取rate = 19

3.过抽样栅格搜索—搜索学习速率

##### 1)学习任务

xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = 19)

##### 2)学习参数

xgb.ps <- makeParamSet(

    makeDiscreteParam('eta', values = 2 ^ (-(8:1)))

)

##### 3)学习次数

xgb.ctrl <-  makeTuneMultiCritControlGrid()

 ##### 4)模型描述--重复抽样设置

xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

##### 5)构建学习器

xgb.learner = makeLearner(

    'classif.xgboost',

    predict.type = 'prob'

)

##### 6)学习

res <- tuneParamsMultiCrit(

    learner = xgb.learner,

    task = xgb.task.over,

    resampling = xgb.rdesc,

    par.set = xgb.ps,

    measures = list(kappa, tpr, tnr, auc), 

### 可以根据评估标准自行选择

    control = xgb.ctrl,

    show.info = TRUE)

##### 7)auc值集合

perf_eta_1 <- as.data.frame(trafoOptPath(res$opt.path))

auc值对eta完全不敏感

4.过抽样栅格搜索—搜索树的最大深度

##### 1)学习任务

xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = 19)

##### 2)学习参数

xgb.ps <- makeParamSet(

    makeDiscreteParam('eta', values = .1),

    makeDiscreteParam('max_depth', values = seq(4, 25, 1)),

    makeDiscreteParam('gamma', values = 10))

##### 3)学习次数

xgb.ctrl <-  makeTuneMultiCritControlGrid()

 ##### 4)模型描述--重复抽样设置

xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

##### 5)构建学习器xgb.learner = makeLearner(

    'classif.xgboost',

    predict.type = 'prob')

##### 6)学习

res <- tuneParamsMultiCrit(

    learner = xgb.learner,

    task = xgb.task.over,

    resampling = xgb.rdesc,

    par.set = xgb.ps,

    measures = list(kappa, tpr, tnr, auc),

 ### 可以根据评估标准自行选择

    control = xgb.ctrl,

    show.info = TRUE)

##### 7)auc值集合

perf_maxdepth_1 <- as.data.frame(trafoOptPath(res$opt.path))

plot(perf_maxdepth_1$auc.test.mean)

结论:auc仍随max_depth单调递增,但auc增长速度减缓;因此暂去max_depth = 15

5.过抽样栅格搜索—gamma

##### 1)学习任务:

xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = 15)

##### 2)学习参数xgb.ps <- makeParamSet(

    makeDiscreteParam('eta', values = .1),

    makeDiscreteParam('max_depth', values = 15),

    makeDiscreteParam('min_child_weight', values = 2),

    makeDiscreteParam('gamma', values = 2^(-3:3))

)

perf_gamma_1 <- numeric(length = length(xgb.ps$pars$gamma$values))

##### 3)学习次数

xgb.ctrl <-  makeTuneMultiCritControlGrid() 

##### 4)模型描述--重复抽样设置

xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

##### 5)构建学习器

xgb.learner = makeLearner(

    'classif.xgboost',

    predict.type = 'prob'

)

##### 6)学习

res <- tuneParamsMultiCrit(

    learner = xgb.learner,

    task = xgb.task.over,

    resampling = xgb.rdesc,

    par.set = xgb.ps,

    measures = list(kappa, tpr, tnr, auc), ### 可以根据评估标准自行选择

    control = xgb.ctrl,

    show.info = TRUE

)

##### 7)auc值集合

perf_gamma_1 <- as.data.frame(trafoOptPath(res$opt.path))

结论:auc随gamma单调递减,递减幅度较小

6.过抽样栅格再次搜索—gamma

##### 1)学习任务

xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = 19)

##### 2)学习参数

xgb.ps <- makeParamSet(

    makeDiscreteParam('eta', values = .1),

    makeDiscreteParam('max_depth', values = 15), 

   makeDiscreteParam('min_child_weight', values = 1),

    makeDiscreteParam('gamma', values = seq(10, 45, by = 2))

)

perf_gamma_2 <- numeric(length = length(xgb.ps$pars$gamma$values))

##### 3)学习次数

xgb.ctrl <-  makeTuneMultiCritControlGrid()

 ##### 4)模型描述--重复抽样设置

xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

##### 5)构建学习器

xgb.learner = makeLearner(

    'classif.xgboost',

    predict.type = 'prob'

)

##### 6)学习

res <- tuneParamsMultiCrit(

    learner = xgb.learner,

    task = xgb.task.over,

    resampling = xgb.rdesc,

    par.set = xgb.ps,

    measures = list(kappa, tpr, tnr, auc), ### 可以根据评估标准自行选择

    control = xgb.ctrl,

    show.info = TRUE

)

##### 7)auc值集合

perf_gamma_2 <- as.data.frame(trafoOptPath(res$opt.path))

结论:auc随gamma单调递减,暂取gamma = 23

7.过抽样栅格搜索—搜索min_child_weight

##### 1)学习任务

xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = 19)

##### 2)学习参数

xgb.ps <- makeParamSet(

    makeDiscreteParam('eta', values = .1),

    makeDiscreteParam('max_depth', values = 15),

    makeDiscreteParam('gamma', values = 23),

    makeDiscreteParam('min_child_weight', values = 2 ^ (0:5))

)

##### 3)学习次数

xgb.ctrl <-  makeTuneMultiCritControlGrid() 

##### 4)模型描述--重复抽样设置

xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

##### 5)构建学习器

xgb.learner = makeLearner(

    'classif.xgboost',

    predict.type = 'prob')

##### 6)学习

res <- tuneParamsMultiCrit(

    learner = xgb.learner,

    task = xgb.task.over,

    resampling = xgb.rdesc,

    par.set = xgb.ps,

    measures = list(kappa, tpr, tnr, auc), ### 可以根据评估标准自行选择

    control = xgb.ctrl,

    show.info = TRUE)

##### 7)auc值集合

perf_minchildweight_1 <- as.data.frame(trafoOptPath(res$opt.path))

结论:aauc随min_child_weight增加而先上升后下降,当min_child_weight = 2时达到最大值0.9191293,

故设定min_child_weight = 2

8.过抽样栅格搜索—colsample_bytree

##### 1)学习任务

xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = 19)

##### 2)学习参数

xgb.ps <- makeParamSet(

    makeDiscreteParam('eta', values = .1),

    makeDiscreteParam('max_depth', values = 15),

    makeDiscreteParam('min_child_weight',values = 2),

    makeDiscreteParam('gamma', values = 23),

    makeDiscreteParam('colsample_bytree', values = seq(.1, 1, .1))

)

##### 3)学习次数

xgb.ctrl <-  makeTuneMultiCritControlGrid()

 ##### 4)模型描述--重复抽样设置

xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

##### 5)构建学习器

xgb.learner = makeLearner(

    'classif.xgboost',

    predict.type = 'prob'

)

##### 6)学习

res <- tuneParamsMultiCrit(

    learner = xgb.learner,

    task = xgb.task.over,

    resampling = xgb.rdesc,

    par.set = xgb.ps,

    measures = list(kappa, tpr, tnr, auc), ### 可以根据评估标准自行选择

    control = xgb.ctrl,

    show.info = TRUE

)

##### 7)auc值集合

perf_colsamplebytree_1 <- as.data.frame(trafoOptPath(res$opt.path))

结论:auc随着colsample_bytree单调递增,故设定colsample_bytree = 1

9.过抽样栅格搜索—再次搜索过抽样比率

##### 1)搜索栅格

grid_search <- expand.grid(

    over_rate = seq(1, 30)

)

##### 2)auc值集合

perf_overrate <- numeric(length = dim(grid_search)[1])

##### 3)训练

for(i in 1:dim(grid_search)[1]){

    ## 过抽样任务

    xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = i)

    ## 学习参数

    xgb.ps <- makeParamSet(

        makeDiscreteParam('eta', values = .1),

        makeDiscreteParam('max_depth', values = 15),

        makeDiscreteParam('min_child_weight', values = 2),

        makeDiscreteParam('gamma', values = 23),

        makeDiscreteParam('colsample_bytree', values = 1)

    )

    ## 学习次数

    xgb.ctrl <-  makeTuneMultiCritControlGrid()

    ## 模型描述--重复抽样设置

    xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

    xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

    ## 构建学习器

    xgb.learner = makeLearner(

        'classif.xgboost',

        predict.type = 'prob'

    )

    ## 学习

    res <- tuneParamsMultiCrit(

        learner = xgb.learner,

        task = xgb.task.over,

        resampling = xgb.rdesc,

        par.set = xgb.ps,

        measures = list(kappa, tpr, tnr, auc), ### 可以根据评估标准自行选择

        control = xgb.ctrl,

        show.info = TRUE

    )

    ## auc值

    perf_overrate[i] <- as.data.frame(trafoOptPath(res$opt.path))$auc.test.mean

}

##### 4)结果表,第XX个模型的auc最大

cat("Model ", which.max(perf_overrate), " is largest auc: ", max(perf_overrate), sep = "")

##### 5)auc最大的模型参数如下:

print(grid_search[which.max(perf_overrate), ])

结论:auc随over_rate的增大而先上升后下降,峰值为0.9232057,此时over_rate = 25,

但是从plot(perf_overrate)图示可以看到设定over_rate = 18最为合适

10.过抽样栅格搜索—max_depth

##### 1)学习任务

xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = 18)

##### 2)学习参数

xgb.ps <- makeParamSet(

    makeDiscreteParam('eta', values = .1),

    makeDiscreteParam('max_depth', values = seq(5, 29, 2)),

    makeDiscreteParam('min_child_weight', values = 2),

    makeDiscreteParam('gamma', values = 23),

    makeDiscreteParam('colsample_bytree', values = 1)

)

##### 3)学习次数

xgb.ctrl <-  makeTuneMultiCritControlGrid()

 ##### 4)模型描述--重复抽样设置

xgb.rdesc <- makeResampleDesc('CV', stratify = TRUE)

##### 5)构建学习器

xgb.learner = makeLearner(

    'classif.xgboost',

    predict.type = 'prob'

)

##### 6)学习

res <- tuneParamsMultiCrit(

    learner = xgb.learner,

    task = xgb.task.over,

    resampling = xgb.rdesc,

    par.set = xgb.ps,

    measures = list(kappa, tpr, tnr, auc), ### 可以根据评估标准自行选择

    control = xgb.ctrl,

    show.info = TRUE)

##### 7)auc值集合

perf_maxdepth_2 <- as.data.frame(trafoOptPath(res$opt.path))

结论:auc随max_depth调递增,树深增加,计算量加大,因此设定max_depth = 17(拐点),不再增加

11.用以上参数训练多个模型集成结果

##### 0)参数

set.seed(1)grid_search <- expand.grid(

    over_rate = sample(13:29, 5, replace = FALSE),

    max_depth = sample(10:25, 5, replace = FALSE),

    min_child_weight = sample(2:4, 2, replace = FALSE),

    gamma = sample(25:40, 10, replace = FALSE),

    colsample_bytree = sample(seq(.7, .95, .02), 10, replace = FALSE)

)

sample_ind <- sample(5000, 100, replace = FALSE)

xgb.pred <- list()

grid_search2 <- grid_search[sample_ind, ]

for (i in 1:nrow(grid_search2)){

    ##### 1)构建学习任务

    xgb.task.over <- oversample(xgb.task, rate = grid_search2[i, 'over_rate'])

    ##### 2)设定模型参数

    xgb.ps <- list(

        eta = .1,

        max_depth = grid_search2[i, 'max_depth'],

        min_child_weight = grid_search2[i, 'min_child_weight'],

        gamma = grid_search2[i, 'gamma'],

        colsample_bytree = grid_search2[i, 'colsample_bytree']

    )

    ##### 3)构建学习器

    xgb.lrn.over = makeLearner(

        cl = 'classif.xgboost',

        predict.type = 'prob',

        fix.factors.prediction = FALSE,

        par.vals = xgb.ps

    )

    ##### 4)训练模型

    xgb.train.over <- train(

        learner = xgb.lrn.over,

        task = xgb.task.over

    )

    ##### 5)预测

    xgb.pred[[i]] <- predict(xgb.train.over, newdata = xgb_te3)

}

##### 集成预测结果

xgb.pred1 <- list()

for (i in 1:nrow(grid_search2)){

    xgb.pred1[[i]] <- xgb.pred[[i]]$data$prob.1

}

xgb.pred2 <- matrix(unlist(xgb.pred1), ncol = 100)

xgb.pred3 <- data.frame(prob1 = apply(xgb.pred2, 1, mean))

##### 输出结果

write_csv(xgb.pred3, "C:/Users/Administrator/kaggle/scs/xgb.pred.over1.csv")



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