原文：http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46771793
在Python中使用XGBoost
下面将介绍XGBoost的Python模块，内容如下：
* * * * * *A for UCI Mushroom dataset is provided.
安装
首先安装XGBoost的C++版本，然后进入源文件的根目录下的 wrappers文件夹执行如下脚本安装Python模块
python setup.py install
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安装完成后按照如下方式导入XGBoost的Python模块
import xgboost as xgb
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=
数据接口
XGBoost可以加载libsvm格式的文本数据，加载的数据格式可以为Numpy的二维数组和XGBoost的二进制的缓存文件。加载的数据存储在对象DMatrix中。
- 加载libsvm格式的数据和二进制的缓存文件时可以使用如下方式
dtrain = xgb.DMatrix('train.svm.txt')dtest = xgb.DMatrix('test.svm.buffer') - 1
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- 加载numpy的数组到
DMatrix对象时，可以用如下方式
data = np.random.rand(5,10) # 5 entities, each contains 10 featureslabel = np.random.randint(2, size=5) # binary target dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label)
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- 将
scipy.sparse格式的数据转化为DMatrix格式时，可以使用如下方式
csr = scipy.sparse.csr_matrix( (dat, (row,col)) )dtrain = xgb.DMatrix( csr )
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- 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") - 1
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- 可以用如下方式处理
DMatrix中的缺失值：
dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label, missing = -999.0)
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- 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)
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参数设置
XGBoost使用key-value格式保存. Eg
* Booster（基本学习器）参数param = { 'bst:max_depth':2, 'bst:eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' } param['nthread'] = 4 plst = param.items() plst += [('eval_metric', 'auc')] # Multiple evals can be handled in this way plst += [('eval_metric', 'ams@0')] - 1
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- 还可以定义验证数据集，验证算法的性能
evallist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')]
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=
训练模型
有了参数列表和数据就可以训练模型了
* 训练num_round = 10bst = xgb.train( plst, dtrain, num_round, evallist )
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- 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('0001.model') - 1
- Dump Model and Feature Map You can dump the model to txt and review the meaning of model
# dump modelbst.dump_model('dump.raw.txt')# dump model with feature mapbst.dump_model('dump.raw.txt','featmap.txt') - 1
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- 加载模型 通过如下方式可以加载模型
bst = xgb.Booster({ 'nthread':4}) #init modelbst.load_model("model.bin") # load data - 1
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=
提前终止程序
如果有评价数据，可以提前终止程序，这样可以找到最优的迭代次数。如果要提前终止程序必须至少有一个评价数据在参数evals中。 If there’s more than one, it will use the last.
train(..., evals=evals, early_stopping_rounds=10)
The model will train until the validation score stops improving. Validation error needs to decrease at least every early_stopping_rounds to continue training.
If early stopping occurs, the model will have two additional fields: bst.best_score and bst.best_iteration. Note that train() will return a model from the last iteration, not the best one.
This works with both metrics to minimize (RMSE, log loss, etc.) and to maximize (MAP, NDCG, AUC).
=
Prediction
After you training/loading a model and preparing the data, you can start to do prediction.
data = np.random.rand(7,10) # 7 entities, each contains 10 featuresdtest = xgb.DMatrix( data, missing = -999.0 )ypred = bst.predict( xgmat )
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If early stopping is enabled during training, you can predict with the best iteration.
ypred = bst.predict(xgmat,ntree_limit=bst.best_iteration)