GBM调试参数学习

                                                                                      GBM、xgboost参数调试学习

    主要参考文章：

                  http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/52663170  (gbm)

                  http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/52665396(xgboost)

                 （大神的原文，我只是搬运工）

     原文很不错，只是我看晚了，比赛已经被关闭，所以拿不到比赛背景。此处是我个人学习简单记录，后续的会补充之前的学习内容。

     这篇文章起先对于我来说，并没有太明白，刚把决策树看完（捂脸）。首先建议手上有本机器学习书，推荐周志华的和李航的，他两风格不一样，可以交叉，恰好符合“把书读厚和读薄”。李航更具有概括性，适合构建知识架构，周志华还给本科生上课会基础些。我看决策树这章节有明显感觉，李航的书中开始就是一段综述，很经典。

     以上都是废话，下面这个是重点，请阅读两遍。

      1、这些个参数都是个啥呀？

      我刚刚读完决策树周志华的，在此装个13，读完之后，看不太懂博文，浅浅的知道以下几点：

      1>GBDT是梯度提升决策树，是属于boosting家的，关注于偏差。

      2>决策树的基本知识：信息熵、信息增益、信息增益比、基尼指数

   （先默写出自己能对决策树和集成学习的认识，故意多写几个显得自己多么博学，握了个大草，说完了，我就知道这些，汗）。

      根本看不懂，调参时，为什么要有min_samples_split、min_samples_leaf就这两个参数搞不太懂：

回头再看西瓜书，发现：

       a>在你想到决策树时，脑海中每个结点应当对应的是：样本属性+样本个数。

       b>这样注意到了，每个结点聚集了一些样本。这样就会有，当这个结点至少包含多少个结点，它才能分裂，还有树生长结束后至少要有多个样本。

（看西瓜书的时候，就应该想到，每个结点=>西瓜的某个特征+符合该特征的西瓜数。如果你比我还愚蠢，还没读懂，请你带着西瓜书，到超市买17个西瓜，把书中的实验做一下吧，这样至少以后可以卖瓜。）

       这个必须强调：

       结点样本的个数，就是为了结点分裂或者上次分裂的有效性的确认。

       不仅在此处，所有的都是这样，训练数据挖掘出来的特征可能就是小范围数据具有的特征，可能不具有一般性。

      假设：样本有100000个西瓜，某个结点上有2个西瓜，它自身的存在还有必要吗？这个结点还有接下来分的必要吗？基本上就是把所有的西瓜长得什么样都记住了，还怎么预测未知的呢？不能预测未知的西瓜，就是指模型过拟合了，不具备泛化能力。

       

     2、调参套路是啥？

     其实原文主要是以案例的形式来讲解一些sklearn中GBM如何调参，调参的基本套路，而且这个套路经过实践验证是可行的。进而再看下xgboost的调参套路，还是这个案例。xgboost才是重点。

（ps:有人很瞧不上，调参，GG,你先会再说）

    

    明确以下：

    i) GBM参数具有三大类：树模型参数、boosting参数、其他参数

    ii)调参准则三条：baseline（有个参考标准）;控制变量法；调参数的顺序是按照其影响度由高到低；

    

    树模型参数：

     主要是来控制生长，目的就是缓解过拟合。（我不展开细说，可以看大神的文章，有啥，什么作用）

   

     调参流程如下：