xgboost 调参参考
2017-05-04 15:03 xplorerthik 阅读(1727) 评论(0) 编辑 收藏 举报
XGBoost的参数
XGBoost的作者把所有的参数分成了三类：
1、通用参数：宏观函数控制。
2、Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。
3、学习目标参数：控制训练目标的表现。
---------------------- 分别介绍-----------------------
1. 通用参数
1.1、booster[默认gbtree]
选择每次迭代的模型，有两种选择：
gbtree：基于树的模型
gbliner：线性模型
1.2、silent[默认0]
当这个参数值为1时，静默模式开启，不会输出任何信息。 一般这个参数就保持默认的0，因为这样能帮我们更好地理解模型。
1.3、nthread[默认值为最大可能的线程数]
这个参数用来进行多线程控制，应当输入系统的核数。 如果你希望使用CPU全部的核，那就不要输入这个参数，算法会自动检测它。
还有两个参数，XGBoost会自动设置，目前你不用管它。接下来咱们一起看booster参数。
2. booster 参数 （只介绍基于树的booster 参数）
1、eta[默认0.3]
和GBM中的 learning rate 参数类似。 通过减少每一步的权重，可以提高模型的鲁棒性。 典型值为0.01-0.2。
2、min_child_weight[默认1]
决定最小叶子节点样本权重和。 和GBM的 min_child_leaf 参数类似，但不完全一样。XGBoost的这个参数是最小样本权重的和，而GBM参数是最小样本总数。 这个参数用于避免过拟合。当它的值较大时，可以避免模型学习到局部的特殊样本。 但是如果这个值过高，会导致欠拟合。这个参数需要使用CV来调整。
3、max_depth[默认6]
和GBM中的参数相同，这个值为树的最大深度。 这个值也是用来避免过拟合的。max_depth越大，模型会学到更具体更局部的样本。 需要使用CV函数来进行调优。 典型值：3-10
4、max_leaf_nodes
树上最大的节点或叶子的数量。 可以替代max_depth的作用。因为如果生成的是二叉树，一个深度为n的树最多生成
- n2个叶子。 如果定义了这个参数，GBM会忽略max_depth参数。
5、gamma[默认0]
在节点分裂时，只有分裂后损失函数的值下降了，才会分裂这个节点。Gamma指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值。 这个参数的值越大，算法越保守。这个参数的值和损失函数息息相关，所以是需要调整的。6、max_delta_step[默认0]
这参数限制每棵树权重改变的最大步长。如果这个参数的值为0，那就意味着没有约束。如果它被赋予了某个正值，那么它会让这个算法更加保守。 通常，这个参数不需要设置。但是当各类别的样本十分不平衡时，它对逻辑回归是很有帮助的。 这个参数一般用不到，但是你可以挖掘出来它更多的用处。7、subsample[默认1]
和GBM中的subsample参数一模一样。这个参数控制对于每棵树，随机采样的比例。 减小这个参数的值，算法会更加保守，避免过拟合。但是，如果这个值设置得过小，它可能会导致欠拟合。 典型值：0.5-18、colsample_bytree[默认1]
和GBM里面的max_features参数类似。用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。 典型值：0.5-19、colsample_bylevel[默认1]
用来控制树的每一级的每一次分裂，对列数的采样的占比。 我个人一般不太用这个参数，因为subsample参数和colsample_bytree参数可以起到相同的作用。但是如果感兴趣，可以挖掘这个参数更多的用处。10、lambda[默认1]
权重的L2正则化项。(和Ridge regression类似)。 这个参数是用来控制XGBoost的正则化部分的。虽然大部分数据科学家很少用到这个参数，但是这个参数在减少过拟合上还是可以挖掘出更多用处的。11、alpha[默认1]
权重的L1正则化项。(和Lasso regression类似)。 可以应用在很高维度的情况下，使得算法的速度更快。12、scale_pos_weight[默认1]
在各类别样本十分不平衡时，把这个参数设定为一个正值，可以使算法更快收敛。
3. 学习目标参数
这个参数用来控制理想的优化目标和每一步结果的度量方法。
1、objective[默认reg:linear]
这个参数定义需要被最小化的损失函数。最常用的值有：
binary:logistic 二分类的逻辑回归，返回预测的概率(不是类别)。 multi:softmax 使用softmax的多分类器，返回预测的类别(不是概率)。
在这种情况下，你还需要多设一个参数：num_class(类别数目)。 multi:softprob 和multi:softmax参数一样，但是返回的是每个数据属于各个类别的概率。2、eval_metric[默认值取决于objective参数的取值]
对于有效数据的度量方法。 对于回归问题，默认值是rmse，对于分类问题，默认值是error。 典型值有：
rmse 均方根误差(- ∑Ni=1?2N??????√) mae 平均绝对误差(∑Ni=1|?|N) logloss 负对数似然函数值 error 二分类错误率(阈值为0.5) merror 多分类错误率 mlogloss 多分类logloss损失函数 auc 曲线下面积3、seed(默认0)
随机数的种子 设置它可以复现随机数据的结果，也可以用于调整参数
如果你之前用的是Scikit-learn,你可能不太熟悉这些参数。但是有个好消息，python的XGBoost模块有一个sklearn包，XGBClassifier。这个包中的参数是按sklearn风格命名的。会改变的函数名是：
1、eta ->learning_rate
2、lambda->reg_lambda
3、alpha->reg_alpha
你肯定在疑惑为啥咱们没有介绍和GBM中的’n_estimators’类似的参数。XGBClassifier中确实有一个类似的参数，但是，是在标准XGBoost实现中调用拟合函数时，把它作为’num_boosting_rounds’参数传入。
- ∑Ni=1?2N??????√) mae 平均绝对误差(∑Ni=1|?|N) logloss 负对数似然函数值 error 二分类错误率(阈值为0.5) merror 多分类错误率 mlogloss 多分类logloss损失函数 auc 曲线下面积3、seed(默认0)
随机数的种子 设置它可以复现随机数据的结果，也可以用于调整参数
3、seed(默认0)
随机数的种子 设置它可以复现随机数据的结果，也可以用于调整参数
如果你之前用的是Scikit-learn,你可能不太熟悉这些参数。但是有个好消息，python的XGBoost模块有一个sklearn包，XGBClassifier。这个包中的参数是按sklearn风格命名的。会改变的函数名是：
1、eta ->learning_rate
2、lambda->reg_lambda
3、alpha->reg_alpha
你肯定在疑惑为啥咱们没有介绍和GBM中的’n_estimators’类似的参数。XGBClassifier中确实有一个类似的参数，但是，是在标准XGBoost实现中调用拟合函数时，把它作为’num_boosting_rounds’参数传入。
参考文献：
