xgboost使用

xgboost的实现方式为多颗CART树，其实xgboost就是类似于随机森林，但是与随机森林不同，他不是多个子树决策的结果，CART树最后会算出一个得分，是一个值，最后算出分类的时候，是多个值结合在一起用一个式子算出分类的。

这里只记录xgboost的使用方式：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
from sklearn.datasets import make_hastie_10_2
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
X, y = make_hastie_10_2(random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)##test_size测试集合所占比例
print(len(X_train[569]))
print(len(X_test))
clf = XGBClassifier(
silent=1 ,#设置成1则没有运行信息输出，最好是设置为0.是否在运行升级时打印消息。
#nthread=4,# cpu 线程数 默认最大
learning_rate= 0.3, # 如同学习率
min_child_weight=1,
# 这个参数默认是 1，是每个叶子里面 h 的和至少是多少，对正负样本不均衡时的 0-1 分类而言
#，假设 h 在 0.01 附近，min_child_weight 为 1 意味着叶子节点中最少需要包含 100 个样本。
#这个参数非常影响结果，控制叶子节点中二阶导的和的最小值，该参数值越小，越容易 overfitting。
max_depth=6, # 构建树的深度，越大越容易过拟合
gamma=0,  # 树的叶子节点上作进一步分区所需的最小损失减少,越大越保守，一般0.1、0.2这样子。
subsample=1, # 随机采样训练样本 训练实例的子采样比
max_delta_step=0,#最大增量步长，我们允许每个树的权重估计。
colsample_bytree=1, # 生成树时进行的列采样
reg_lambda=1,  # 控制模型复杂度的权重值的L2正则化项参数，参数越大，模型越不容易过拟合。
#reg_alpha=0, # L1 正则项参数
#scale_pos_weight=1, #如果取值大于0的话，在类别样本不平衡的情况下有助于快速收敛。平衡正负权重
#objective= 'multi:softmax', #多分类的问题 指定学习任务和相应的学习目标
#num_class=10, # 类别数，多分类与 multisoftmax 并用
n_estimators=100, #树的个数
seed=1000 #随机种子
#eval_metric= 'auc'
)
clf.fit(X_train,y_train,eval_metric='auc')
#设置验证集合 verbose=False不打印过程
clf.fit(X_train, y_train,eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)],eval_metric='auc',verbose=False)
#获取验证集合结果
evals_result = clf.evals_result()

y_pred = clf.predict(X_test)
y_true = y_test
clf.get_booster().save_model(r'/xgb.model')
booster = clf.get_booster()

print(metrics.accuracy_score(y_true, y_pred))
#回归