Boosting三巨頭：XGBoost、LightGBM和CatBoost（發(fā)展、原理、區(qū)別和聯(lián)系，附代碼和案例）
機(jī)器學(xué)習(xí)中，提高模型精度是研究的重點(diǎn)之一，而模型融合技術(shù)中，Boosting算法是一種常用的方法。在Boosting算法中，XGBoost、LightGBM和CatBoost是三個最為流行的框架。它們在實(shí)際使用中有各自的優(yōu)勢和適用場景，下面將會介紹它們的區(qū)別與聯(lián)系。
1. 算法原理
1.1 XGBoost
XGBoost是由陳天奇等人提出的一個優(yōu)化的Gradient Boosting算法，以其出色的表現(xiàn)和可擴(kuò)展性而受到廣泛關(guān)注。XGBoost使用了C++實(shí)現(xiàn)，可以運(yùn)行在多個平臺上，并支持多種編程語言，如Python、R、Java等。其原理可以概括為將弱學(xué)習(xí)器依次加入到一個全局的加權(quán)模型中，每一輪迭代都在損失函數(shù)的梯度方向上優(yōu)化模型。它在原有GBDT的基礎(chǔ)上，添加了正則化項(xiàng)和缺失值處理，使得模型更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確。其原理如下：
首先，假設(shè)有n個訓(xùn)練樣本 ( x i , y i ) (x_{i}, y_{i}) (xi?,yi?)，其中 x i x_{i} xi?為輸入特征， y i y_{i} yi?為輸出值。那么，目標(biāo)就是找到一個函數(shù)f(x)，使得 f ( x ) f(x) f(x)可以預(yù)測 y y y的值。
其次，定義損失函數(shù) L ( y , f ( x ) ) L(y, f(x)) L(y,f(x))，用來度量 f ( x ) f(x) f(x)的預(yù)測值與實(shí)際值之間的誤差。
再次，我們使用Boosting算法來不斷迭代提高模型精度。假設(shè)現(xiàn)在已經(jīng)有了一個弱分類器 f m ? 1 ( x ) f_{m-1}(x) fm?1?(x)，那么我們希望找到一個新的弱分類器 f m ( x ) f_{m}(x) fm?(x)來減少 L ( y , f ( x ) ) L(y, f(x)) L(y,f(x))的值。于是我們在已有的弱分類器 f m ? 1 ( x ) f_{m-1}(x) fm?1?(x)基礎(chǔ)上，加上一個新的弱分類器 f m ( x ) f_{m}(x) fm?(x)，最終得到新的分類器 f m ( x ) = f m ? 1 ( x ) + γ h m ( x ) f_{m}(x)=f_{m-1}(x)+\gamma h_{m}(x) fm?(x)=fm?1?(x)+γhm?(x)，其中 γ \gamma γ為學(xué)習(xí)率， h m ( x ) h_{m}(x) hm?(x)為新的弱分類器。
最后，由于XGBoost使用了正則化項(xiàng)來控制模型的復(fù)雜度，并采用了特殊的梯度下降方法進(jìn)行訓(xùn)練，使得其在處理高維稀疏數(shù)據(jù)時，具有較好的效果。
1.2 LightGBM
LightGBM是由微軟提出的一種基于Histogram算法的Gradient Boosting框架。它通過對樣本特征值進(jìn)行離散化，將連續(xù)特征離散化為有限個整數(shù)，從而將高維稀疏數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維稠密數(shù)據(jù)，從而加速了訓(xùn)練速度。相比XGBoost，LightGBM的最大優(yōu)勢在于其快速的訓(xùn)練速度和較小的內(nèi)存占用，這主要得益于其采用了基于直方圖的決策樹算法和局部優(yōu)化等技術(shù)。LightGBM的核心思想是在構(gòu)造決策樹時，將連續(xù)特征離散化為若干個桶，然后將每個桶作為一個離散特征對待，從而加速樹的構(gòu)建和訓(xùn)練過程。其原理如下：
首先，對于每個特征，我們需要將其離散化為一些桶，每個桶中包含一些連續(xù)的特征值。在訓(xùn)練時，我們只需要計(jì)算每個桶中的樣本的統(tǒng)計(jì)信息（如平均值和方差），而不需要計(jì)算每個樣本的特征值，從而減少了計(jì)算量。
其次，對于每個樣本，我們根據(jù)離散化后的特征值，將其歸入對應(yīng)的桶中，然后計(jì)算桶中樣本的統(tǒng)計(jì)信息。接著，我們通過梯度單邊采樣（GOSS）算法，選擇一部分樣本進(jìn)行訓(xùn)練，這些樣本中包含了大部分的梯度信息，從而保證了訓(xùn)練的準(zhǔn)確性和效率。
最后，LightGBM還使用了基于直方圖的決策樹算法，使得在處理高維稀疏數(shù)據(jù)時，具有較好的效果。
1.3 CatBoost
CatBoost是由Yandex提出的一種基于梯度提升算法的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架。它在處理分類問題時，可以自動處理類別特征，無需手動進(jìn)行特征編碼。CatBoost的原理與XGBoost和LightGBM類似，同樣是通過將多個弱學(xué)習(xí)器組合成一個強(qiáng)學(xué)習(xí)器。不同之處在于，CatBoost使用了一種新的損失函數(shù)，即加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)，可以有效地處理類別不平衡問題。其原理如下：
首先，CatBoost使用了一種稱為Ordered Boosting的算法來提高模型精度。Ordered Boosting可以看做是一種特殊的特征選擇方法，它將訓(xùn)練樣本按照特征值大小排序，然后使用分段線性模型擬合每一段特征值的梯度，從而提高了模型的擬合能力。
其次，CatBoost在處理分類問題時，可以自動處理類別特征。它使用了一種稱為Target Encoding的方法，將類別特征轉(zhuǎn)化為一組實(shí)數(shù)值，從而避免了手動進(jìn)行特征編碼的麻煩。
最后，CatBoost還使用了基于對稱樹的決策樹算法，使得在處理高維稀疏數(shù)據(jù)時，具有較好的效果。
2. 發(fā)展前景和應(yīng)用場景
XGBoost、LightGBM和CatBoost作為目前最先進(jìn)的梯度提升算法，在許多數(shù)據(jù)科學(xué)競賽和實(shí)際應(yīng)用中都取得了很好的效果。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，這三種算法的應(yīng)用場景也越來越廣泛。
其中，XGBoost在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域仍然是最常用的算法之一，特別是在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分類、回歸和排序任務(wù)中表現(xiàn)突出。LightGBM在大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高維度數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更佳，適用于處理文本分類、圖像分類、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。CatBoost在處理類別特征和缺失值方面表現(xiàn)出色，適用于電商推薦、醫(yī)療預(yù)測、金融風(fēng)控等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。
總的來說，XGBoost、LightGBM和CatBoost作為梯度提升算法的代表，都具有自身的優(yōu)勢和適用場景，隨著數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的不斷提升，它們的應(yīng)用前景也會越來越廣闊。
3. 使用案例
3.1 XGBoost
XGBoost可以應(yīng)用于多種場景，如回歸、分類、排序等。下面以Kaggle競賽中的房價預(yù)測問題為例，展示如何使用XGBoost進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測。
首先，我們使用Pandas讀取數(shù)據(jù)集，并將其劃分為訓(xùn)練集和測試集。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv('train.csv')
X = df.drop('SalePrice', axis=1)
y = df['SalePrice']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
接著，我們使用XGBoost的Python接口進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測。
import xgboost as xgb
from sklearn.metrics import mean_squared_error
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test)
params = {'max_depth': 3, 'learning_rate': 0.1, 'objective': 'reg:squarederror'}
num_rounds = 100
model = xgb.train(params, dtrain, num_rounds)
y_pred = model.predict(dtest)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
上述代碼中，我們首先使用xgb.DMatrix將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為DMatrix格式。接著，我們定義了模型參數(shù)，并設(shè)置了迭代次數(shù)為100。然后，我們使用xgb.train函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，并使用model.predict函數(shù)進(jìn)行模型預(yù)測。最后，我們使用sklearn.metrics.mean_squared_error函數(shù)計(jì)算了模型的均方誤差。
3.2 LightGBM
LightGBM可以應(yīng)用于多種場景，如回歸、分類、排序等。下面以Kaggle競賽中的鳶尾花分類問題為例，展示如何使用LightGBM進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測。
首先，我們使用Pandas讀取數(shù)據(jù)集，并將其劃分為訓(xùn)練集和測試集。
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df['target'] = data.target
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
接著，我們使用LightGBM的Python接口進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測。
import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import accuracy_score
dtrain = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
dtest = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)
params = {'objective': 'multiclass', 'num_class': 3, 'metric': 'multi_logloss'}
num_rounds = 100
model = lgb.train(params, dtrain, num_rounds)
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = [list(x).index(max(x)) for x in y_pred]
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
上述代碼中，我們首先使用lgb.Dataset將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為Dataset格式。接著，我們定義了模型參數(shù)，并設(shè)置了迭代次數(shù)為100。然后，我們使用lgb.train函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，并使用model.predict函數(shù)進(jìn)行模型預(yù)測。最后，我們使用sklearn.metrics.accuracy_score函數(shù)計(jì)算了模型的準(zhǔn)確率。
3.3 CatBoost
import catboost as cb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
train_data = cb.Pool(X_train, label=y_train)
test_data = cb.Pool(X_test, label=y_test)
params = {'loss_function': 'MultiClass', 'num_class': 3, 'eval_metric': 'Accuracy'}
num_rounds = 20
bst = cb.train(params, train_data, num_rounds)
preds = bst.predict(X_test)
y_pred = [np.argmax(pred) for pred in preds]
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
綜合展示
為了更好地展示XGBoost、LightGBM和CatBoost的應(yīng)用場景和效果，我們以波士頓房價預(yù)測數(shù)據(jù)集為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
首先，我們使用sklearn庫中的load_boston函數(shù)加載數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，80%用于訓(xùn)練，20%用于測試。
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)
然后，我們依次使用XGBoost、LightGBM和CatBoost訓(xùn)練模型，并對模型進(jìn)行評估。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-781055.html
import xgboost as xgb
from lightgbm import LGBMRegressor
from catboost import CatBoostRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# XGBoost
xgb_model = xgb.XGBRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, learning_rate=0.1, random_state=42)
xgb_model.fit(X_train, y_train)
xgb_pred = xgb_model.predict(X_test)
xgb_rmse = mean_squared_error(y_test, xgb_pred, squared=False)
# LightGBM
lgb_model = LGBMRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, learning_rate=0.1, random_state=42)
lgb_model.fit(X_train, y_train)
lgb_pred = lgb_model.predict(X_test)
lgb_rmse = mean_squared_error(y_test, lgb_pred, squared=False)
# CatBoost
cat_model = CatBoostRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, learning_rate=0.1, random_seed=42, silent=True)
cat_model.fit(X_train, y_train)
cat_pred = cat_model.predict(X_test)
cat_rmse = mean_squared_error(y_test, cat_pred, squared=False)
print("XGBoost RMSE: {:.2f}".format(xgb_rmse))
print("LightGBM RMSE: {:.2f}".format(lgb_rmse))
print("CatBoost RMSE: {:.2f}".format(cat_rmse))
參考文獻(xiàn)
[1] Chen, T., & Guestrin, C. (2016). Xgboost: A scalable tree boosting system. In Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining (pp. 785-794).
[2] Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma, W., … & Liu,
G. (2017). Lightgbm: A highly efficient gradient boosting decision tree. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 3146-3154).
[3] Prokhorenkova, L., Gusev, G., Vorobev, A., Dorogush, A. V., & Gulin, A. (2018). CatBoost: unbiased boosting with categorical features. In Advances in neural information processing systems (pp. 6638-6648).
[4] XGBoost官方文檔：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/
[5] LightGBM官方文檔：https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/
[6] CatBoost官方文檔：https://catboost.ai/docs/
[7] 《Python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程》（吳斌）：介紹了XGBoost、LightGBM和CatBoost的使用方法和實(shí)例。
[8] 《Applied Machine Learning》（Kelleher, John D.）：介紹了各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其中也包括了梯度提升算法和其變種。
[9] 《Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn》（Villalba, Benjamin）：詳細(xì)介紹了XGBoost和scikit-learn庫的梯度提升實(shí)現(xiàn)。
[10] 《Gradient Boosting》（Friedman, Jerome H.）：介紹了梯度提升算法的基本思想和實(shí)現(xiàn)原理。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-781055.html
到了這里，關(guān)于Boosting三巨頭：XGBoost、LightGBM和CatBoost（發(fā)展、原理、區(qū)別和聯(lián)系，附代碼和案例）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
