TGBoost：一款高效且功能强大的梯度提升树工具

TGBoost：一款高效且功能强大的梯度提升树工具

项目介绍

TGBoost 是一款基于 XGBoost 评分函数和 SLIQ 高效树构建算法的轻量级梯度提升树（Gradient Boosting Tree）实现。它通过水平构建树的方式（类似于 SLIQ 的 Attribute list 和 Class list）来构建模型，目前支持单机上的并行学习。TGBoost 在速度和内存消耗方面与 XGBoost 相当，是一款性能卓越的机器学习工具。

项目技术分析

TGBoost 不仅支持大多数常见的梯度提升树功能，如内置损失函数（平方误差损失和逻辑损失）、早停机制、特征重要性输出、正则化参数（lambda, gamma）、随机性参数（subsample, colsample）以及加权损失函数，还引入了两个创新特性：

1. 处理缺失值：与 XGBoost 不同，TGBoost 通过枚举缺失值进入左子节点、右子节点或缺失值子节点，选择最优的分裂方式，从而构建三叉树（Ternary Tree）。
2. 处理分类特征：TGBoost 通过统计每个树节点上的梯度和 Hessian 值，对分类特征进行排序，然后像处理数值特征一样进行分裂。

项目及技术应用场景

TGBoost 适用于各种需要高效、准确预测的场景，特别是在以下领域：

• 金融风控：用于信用评分、欺诈检测等任务。
• 医疗诊断：用于疾病预测、患者风险评估等。
• 电商推荐：用于个性化推荐系统，提升用户购物体验。
• 工业预测：用于设备故障预测、生产效率优化等。

项目特点

1. 高效性：TGBoost 在单机上支持并行学习，速度和内存消耗与 XGBoost 相当，适合大规模数据处理。
2. 灵活性：支持多种内置损失函数、早停机制、特征重要性输出等功能，满足不同应用需求。
3. 创新性：通过三叉树处理缺失值和分类特征，提升了模型的准确性和鲁棒性。
4. 易用性：提供 Python 绑定，方便 Python 用户快速上手。

安装与使用

TGBoost 目前使用纯 Java 实现，Python 用户可以通过以下步骤安装：

git clone git@github.com:wepe/tgboost.git
cd python-package
sudo python setup.py install

示例代码

以下是一个简单的使用示例：

import tgboost as tgb

# 训练阶段
ftrain = "data/train.csv"
fval = "data/val.csv"
params = {
    'categorical_features': ["PRI_jet_num"],
    'early_stopping_rounds': 10,
    'maximize': True,
    'eval_metric': 'auc',
    'loss': 'logloss',
    'eta': 0.3,
    'num_boost_round': 20,
    'max_depth': 7,
    'scale_pos_weight': 1.,
    'subsample': 0.8,
    'colsample': 0.8,
    'min_child_weight': 1.,
    'min_sample_split': 5,
    'reg_lambda': 1.,
    'gamma': 0.,
    'num_thread': -1
}

model = tgb.train(ftrain, fval, params)

# 测试阶段
ftest = "data/test.csv"
foutput = "data/test_preds.csv"
model.predict(ftest, foutput)

# 保存模型
model.save('./tgb.model')

# 加载模型并预测
model = tgb.load_model('./tgb.model')
model.predict(ftest, foutput)

参考文献

• XGBoost: A Scalable Tree Boosting System
• SLIQ: A Fast Scalable Classifier for Data Mining
• GBDT算法原理与系统设计简介
• efficient-decision-tree-notes (chinese)

TGBoost 是一款功能强大且易于使用的梯度提升树工具，无论你是数据科学家、机器学习工程师，还是对机器学习感兴趣的开发者，TGBoost 都能为你提供高效、准确的预测能力。快来尝试吧！