代码收藏家技术教程 2022-07-25

python XGboost回归预测算法实现和原理讲解（比赛青睐）

对经典问题波士顿房价进行回归预测

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一、加载波士顿数据集并观察数据的shape。

from sklearn.model_selection import train_test_split
def del_data(): #建立处理数据集的方法，便于直接带入xgboost算法
    (train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data()
    print(train_data.shape)
    print(train_targets.shape)
    print(test_data.shape)
    print(test_targets.shape)

由图像可知道，波士顿训练集的房价特征集是404个 13个维度的特征集，测试集为102。

二、xgboost回归是否需要归一化

答案：否，xgboos底层还是根据决策树去做的，是通过最优分裂点进行优化的。和树有关的决策算法过程是不需要进行归一标准化的。

三、xgboost可调节参数

答案：任何一个机器学习的算法中都存在自己的Parameters，参数集可以调节。

XGboost的管方文档对于python的 api调用接口可以看下方的网址：

https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html

参数名	解释含义
max_depth	-基本学习器的最大树深度, 通过这个值避免过拟合，默认值是6
learning_rate	-学习率，评价训练的速度，若值设置过低学习慢，设置低影响迭代最优值
n_estimators	-决策树的数量，这些都是决定过拟合和欠拟合
objective	-基于此函数去进行求解最优化回归树
gamma	-惩罚项系数，指定节点分裂所需的最小损失函数下降值
alpha	-L1正则化系数
……	-……

从官方文档中能看到可以调节的参数有非常的多，但是在实际试验中，调用算法除了较为重要的一些参

数可以采用网格搜索的方法进行调参，其他系数，若没有强大的数学功底和理解底层的思想，用默认的

参数就是最有的解。

max_depth,learning_rate,n_estimators 是可以调节的参数。

四、下面是代码实现的过程

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import xgboost as xgb
from keras.datasets import boston_housing

def main():
    (train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data()

    model = xgb.XGBRegressor(max_depth=6,learning_rate=0.05,n_estimators=100,randam_state=42)
    model.fit(train_data,train_targets)
    test_predict=model.predict(test_data)
    train_predict = model.predict(train_data)

    msetest=mean_squared_error(test_targets,test_predict)
    msetrain=mean_squared_error(train_targets,train_predict)
    print(msetest)
    print(msetrain)
    print(test_targets)
    print(abs(test_predict-test_targets))

model 是构建的模型。通过对训练集的学习来做对未来的预测。
msetest，msetrain是你自己的评估结果可以通过这两个值来判断你的模型构建是否优秀。
msetest 是模型对测试集预测得到结果的mse值， msetrain 是模型对训练集预测得到结果的mse值。