说说xgboost算法

　　xgboost算法最近真是越来越火，趁着这个浪头，我们在最近一次的精准营销活动中，也使用了xgboost算法对某产品签约行为进行预测和营销，取得了不错的效果。说到xgboost，不得不说它的两大优势，一是准确率高，这次营销模型的AUC达到了94%；二是训练速度快，在几十万样本集，几十个特征的情况下，1分钟就可以训练完毕。到底是什么原因使得这门武功又快又准？下面就来简单分析一下。

　　Xgboost的全称是Extreme Gradient Boosting，它是由华盛顿大学的陈天奇于2014年所创，由于它的高精度和高效率，在近几年的算法比赛中被广泛应用并取得了很好的成绩，大放异彩。xgboost可以看作在决策树和GBDT的基础上进化而来的，这个过程简略表示如下：

 

1、决策树(Decision Tree)
  决策树的优点是解释性强、简单、速度快，缺点是模型不稳定、对特征纯度依赖高，是最简单的模型。

2、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)

因为单个决策树的表达能力、范化能力和精度有限，所以GBDT引入了复合树和增量学习的概念。与随机森林相似，GBDT也是由多个CART树组合形成一个最终分类器。在GBDT生成树的时候，每棵树沿着前一棵树误差减小的梯度方向进行训练。举例来说，一个手机的价格100元，用GBDT进行建模，第一棵树拟合结果是90元，第二棵树是8元，第三棵树是2元，每一棵新生成的树都使得模型的偏差越来越小，三棵树级联起来形成最终的模型。xgboost的g也体现在这个地方。

举个原论文中的栗子，判断一个人是否使用电脑？

如图很好地解释了复合树和增量学习的概念，通过这两点，GBDT的范化能力和精度比决策树有了大幅提高。

3、Xgboost

Xgboost在GBDT的基础上又进行了大幅改进，算法的综合性能有飞跃式的提高，与GBDT相比，Xgboost的优点主要体现精度高、速度快、可扩展性高、防止过拟合这几点，下面逐条分析。

（1）精度高

Xgboost的损失函数用到了二阶导数信息，而GBDT只用到一阶；

在大多数情况，数据集都无法避免出现null值的情况，从而导致梯度稀疏，在这种情况下，xgboost为损失函数指定了默认的梯度方向，间接提升了模型精度和速度。

（2）速度快

Xgboost在生成树的最佳分割点时，放弃了贪心算法，而是采用了一种从若干备选点中选择出最优分割点的近似算法，而且可以多线程搜索最佳分割点。Xgboost还以块为单位优化了特征在内存中的存取，解决了Cache-miss问题，间接提高了训练效率。根据论文所说，通过这些方法优化之后，xgboost的训练速度比scikit-learn快40倍。

（3）可扩展性高

GBDT的基分类器是CART，而xgboost的基分类器支持CART，Linear，LR；

Xgboost的目标函数支持linear、logistic、softmax等，可以处理回归、二分类，多分类问题。另外，Xgboost还可以自定义损失函数。

（4）防止过拟合

xgboost在损失函数里加入了正则项，降低模型的方差，使模型更简单，防止过拟合，还能自动处理one-hot特征，但是one-hot会增加内存消耗，增加训练时间，陈天奇建议one-hot类别数量在[0, 100]范围内使用；

xgboost在每一轮迭代时为每棵树增加一个权重，以此来缩减个别树的影响力；

xgboost还支持特征的下采样，类似于随机森林，也可以防止过拟合，并且提高速度，不过这个功能在当前版本没有实现。

Xgboost的优缺点：

每门武功都有自己的优缺点，xgboost也不例外，这里我用随机森林作为对比，从正反两个角度来解释一下这两种算法的区别。xgboost适用于高偏差，低方差的训练集。而随机森林适用于高方差，低偏差的训练集，二者是决策树进化的两个方向。

Xgboost的思想是增量学习，通过树的级联不断修正偏差，方差较大的数据和异常值会对模型造成一定的影响。而随机森林的思想是bagging，树与树之间互相独立，通过多次有放回的采样，然后所有树共同投票，以此降低模型的方差，二者有所区别。从正面来说，对于偏差大的训练集，随机森林必须训练到20层树的深度才能达到的准确率，xgboost只需几层树就能达到，因为随机森林依赖的树的深度降低偏差，xgboost通过几个树的级联就把偏差轻松修正了。从反面来说，对于方差大的训练集，随机森林可以轻松拟合，xgboost就不容易拟合好，同理不再赘述。