超全面讲透一个算法模型，XGBoost！！

最新推荐文章于 2025-04-08 14:30:12 发布

Python_金钱豹

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文章标签：算法人工智能 microsoft transformer 深度学习 1024程序员节

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Python_cocola/article/details/143665687

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XGBoost作为一个非常牛逼的算法模型，大家一定要非常清楚其原理。

XGBoost 特别擅长解决结构化数据问题，比如表格数据。它的全称是「eXtreme Gradient Boosting」，意思是「极限梯度提升」。听起来有点复杂，其实用通俗的语言解释，它就是一种让模型一步步变得更聪明的算法。

下面我们一步步来看看它的思路~

1. 什么是「梯度提升」？

想象我们要训练一个模型来预测房价。我们一开始用一个很简单的模型，它可能只会做一些粗略的预测，误差会很大。然后我们让第二个模型来专门学习第一个模型的错误，想办法减少这个误差。接着，第三个模型再学习前两个模型的误差……每一步都「纠正」前面的错误，让模型不断「提升」。这种逐步提高模型的方式就叫「梯度提升」。

2. XGBoost 是一种「强化」版的梯度提升

XGBoost 是梯度提升的一个升级版，在很多细节上做了优化，让它训练更快、效果更好。比如，它会使用一种叫做「并行计算」的技术，让计算机同时进行多个计算，大大加速了训练速度。还有一些优化的数学技巧，可以让它在不损失准确性的前提下更快地找到答案。

举个easy案例：预测房价

假设我们在某个城市的房产数据上训练 XGBoost 模型来预测房价。数据包括房子的面积、房间数、建造年份等特征。具体步骤如下：

初始化模型：XGBoost 一开始会用一个非常简单的预测方式，比如预测每个房子价格的平均值。这种预测通常误差很大。
计算误差：接着，模型会检查哪里预测得不准，比如有些房子的价格预测得偏高，有些偏低。
学习误差：然后，XGBoost 会生成一个「决策树」，专门用来预测这些误差。决策树就像一张分支图，它会根据数据特征一步步地把房子分类，比如先按照面积大小分，再按照房间数量分，直到找到价格的规律。这个新的决策树就会「修正」第一个模型的误差。
重复多次：再接着，XGBoost 会不断创建更多的树，每棵树都是为了修正之前树的误差。每次生成新的树，模型的预测都会更准确一点。最终，把所有树的预测加起来就会得到一个很不错的结果。

XGBoost 的一些特点

速度快：它计算效率很高，尤其适合大数据。
准确性高：XGBoost 在比赛和实际应用中常常表现优异，因为它在训练过程中逐步减少误差。
可以防止过拟合：XGBoost 有一些机制可以防止模型过度拟合，比如设置最大深度、学习率等参数。

总的来说，XGBoost 就像一个由很多「小树」组成的团队，这些小树各自负责一部分任务，彼此互相纠正错误，最终得出一个更加准确的预测。对于大部分表格数据问题，比如预测价格、用户行为等，XGBoost 都是一个表现很好的选择。

下面，我们通过详细的原理解释和案例，让大家更加深入的理解XGBoost。

公式推导

1. 树模型和损失函数

XGBoost 的目标是利用决策树集合来预测一个目标变量。假设我们有一个数据集，其中是特征，是目标值。模型的预测值可以表示为各棵树的加权和：

其中，表示第棵树的结构。每棵树会将数据分到不同的叶子节点，每个叶子节点有一个得分值。

我们的目标是找到一组树，使得预测值与真实值的误差最小。因此，我们定义一个损失函数来度量误差，通常可以用均方误差或其他误差函数。对于均方误差的情形，损失函数可以写作：

2. 二阶泰勒展开

XGBoost 通过迭代地优化损失函数来训练每棵树。在每一轮中，我们新增一个树，希望能最小化损失。使用泰勒展开，损失函数可以近似写作：

其中是一阶导数，是二阶导数。通过最小化这个近似的损失函数，我们能更高效地找到最优解。

3. 叶子节点的得分

对于每个叶子节点，我们可以计算一个最优权重，以此来降低误差。假设叶子节点集合为，则第个叶子节点的最优权重为：

其中，是正则化参数，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。

完整案例

生成虚拟数据：包含房屋面积、房间数量、建造年份等特征。
使用 XGBoost 模型训练：预测房价。
数据可视化：绘制数据分布、模型训练过程的损失变化、特征重要性、预测效果等图表。

代码实现

import numpy as np   import pandas as pd   import matplotlib.pyplot as plt   import seaborn as sns   from sklearn.model_selection import train_test_split   from sklearn.metrics import mean_squared_error   from xgboost import XGBRegressor, plot_importance   import xgboost as xgb      # 生成虚拟数据集   np.random.seed(42)   n_samples = 5000   area = np.random.normal(1500, 500, n_samples)  # 房屋面积   rooms = np.random.randint(2, 7, n_samples)  # 房间数量   age = np.random.randint(1, 30, n_samples)  # 建造年份   location_score = np.random.uniform(1, 10, n_samples)  # 位置评分      # 假设真实的房价与这些特征的线性关系，再加入噪声   price = 5000 + 0.3 * area + 10000 * rooms - 150 * age + 5000 * location_score + np.random.normal(0, 10000, n_samples)      # 创建 DataFrame   data = pd.DataFrame({       'Area': area,       'Rooms': rooms,       'Age': age,       'Location_Score': location_score,       'Price': price   })      # 数据分为训练集和测试集   X = data[['Area', 'Rooms', 'Age', 'Location_Score']]   y = data['Price']   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)      # 定义和训练 XGBoost 回归模型，添加 eval_set 参数   eval_set = [(X_train, y_train), (X_test, y_test)]   model = XGBRegressor(objective='reg:squarederror', max_depth=4, learning_rate=0.1, n_estimators=100, random_state=42)   model.fit(X_train, y_train, eval_set=eval_set, eval_metric="rmse", verbose=False)      # 预测结果   y_pred = model.predict(X_test)   rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))      # Data Distribution   plt.figure(figsize=(10, 6))   sns.scatterplot(x='Area', y='Price', hue='Rooms', size='Location_Score', sizes=(20, 200), data=data, palette="viridis")   plt.title("Relationship between Area and Price (by Room Count and Location Score)")   plt.xlabel("Area (Square Feet)")   plt.ylabel("Price")   plt.legend(title="Room Count & Location Score", loc="upper left", bbox_to_anchor=(1, 1))   plt.show()      # Loss Change during Training   results = model.evals_result()   epochs = len(results['validation_0']['rmse'])   x_axis = range(0, epochs)      plt.figure(figsize=(10, 6))   plt.plot(x_axis, results['validation_0']['rmse'], label='Train')   plt.plot(x_axis, results['validation_1']['rmse'], label='Test')   plt.title("RMSE during XGBoost Training")   plt.xlabel("Epoch")   plt.ylabel("RMSE")   plt.legend()   plt.show()      # Feature Importance   plt.figure(figsize=(10, 6))   plot_importance(model, importance_type='weight', title='Feature Importance (Based on Frequency of Use)')   plt.show()      # Actual vs Predicted Values   plt.figure(figsize=(10, 6))   plt.scatter(y_test, y_pred, c='red', marker='o', edgecolor='k', alpha=0.6)   plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=2)   plt.title("Actual vs Predicted Prices")   plt.xlabel("Actual Price")   plt.ylabel("Predicted Price")   plt.show()      # Output RMSE   print(f"Test RMSE: {rmse:.2f}")

图表1：房屋面积和价格的关系：这是特征的基本分布图。横轴表示面积，纵轴表示价格，颜色代表房间数量，大小代表位置评分。我们可以从中看到一些特征间的相关性，比如面积越大、房间越多，价格也越高。

图表2：训练过程中的损失变化（RMSE）：这个图展示了模型在训练过程中 RMSE 的变化趋势。通过观察曲线的下降速度，我们可以评估模型收敛的情况。如果曲线平稳，说明模型训练得较好；如果曲线过早停止下降，可能需要调整参数。

图表3：特征重要性：这是 XGBoost 自动计算的特征重要性。每个特征的重要性由其在模型中出现的频率决定。重要性高的特征对预测结果影响更大。我们可以看到哪些特征对房价预测的贡献最大，比如「面积」和「房间数量」。

图表4：真实值 vs 预测值：该图展示了测试集的真实房价和模型预测的房价的关系。理想情况下，所有点应落在对角线附近。点越靠近对角线，说明模型的预测越准确。散布较远的点说明模型误差较大。

在这里插入图片描述

整个过程，咱们展示了 XGBoost 如何预测房价，并且用多个图表展示了数据和模型训练的细节。这些图表有助于大家很好的理解数据特征、训练过程和模型的表现。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

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