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本篇文章给大家分享的是有关怎么使用CatBoost进行快速梯度提升,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
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我们将仔细研究一个名为CatBoost的梯度增强库。
在梯度提升中,预测是由一群弱学习者做出的。与为每个样本创建决策树的随机森林不同,在梯度增强中,树是一个接一个地创建的。模型中的先前树不会更改。前一棵树的结果用于改进下一棵树。在本文中,我们将仔细研究一个名为CatBoost的梯度增强库。
CatBoost 是Yandex开发的深度方向梯度增强库 。它使用遗忘的决策树来生成平衡树。相同的功能用于对树的每个级别进行左右拆分。
(CatBoost官方链接:https://github.com/catboost)
与经典树相比,遗忘树在CPU上实现效率更高,并且易于安装。
在机器学习中处理分类的常见方法是单热编码和标签编码。CatBoost允许您使用分类功能,而无需对其进行预处理。
使用CatBoost时,我们不应该使用一键编码,因为这会影响训练速度以及预测质量。相反,我们只需要使用cat_features
参数指定分类特征即可 。
以下是考虑使用CatBoost的一些原因:
CatBoost允许在多个GPU上训练数据。
使用默认参数可以提供很好的结果,从而减少了参数调整所需的时间。
由于减少了过度拟合,因此提高了精度。
使用CatBoost的模型应用程序进行快速预测。
经过训练的CatBoost模型可以导出到Core ML进行设备上推理(iOS)。
可以在内部处理缺失值。
可用于回归和分类问题。
让我们看一下CatBoost中的常用参数:
loss_function
别名为 objective
-用于训练的指标。这些是回归指标,例如用于回归的均方根误差和用于分类的对数损失。
eval_metric
—用于检测过度拟合的度量。
iterations
-待建的树的最大数量,默认为1000。别名是 num_boost_round
, n_estimators
和 num_trees
。
learning_rate
别名 eta
-学习速率,确定模型将学习多快或多慢。默认值通常为0.03。
random_seed
别名 random_state
—用于训练的随机种子。
l2_leaf_reg
别名 reg_lambda
—成本函数的L2正则化项的系数。默认值为3.0。
bootstrap_type
—确定对象权重的采样方法,例如贝叶斯,贝努利,MVS和泊松。
depth
—树的深度。
grow_policy
—确定如何应用贪婪搜索算法。它可以是 SymmetricTree
, Depthwise
或 Lossguide
。 SymmetricTree
是默认值。在中 SymmetricTree
,逐级构建树,直到达到深度为止。在每个步骤中,以相同条件分割前一棵树的叶子。当 Depthwise
被选择,一棵树是内置一步步骤,直到指定的深度实现。在每个步骤中,将最后一棵树级别的所有非终端叶子分开。使用导致最佳损失改善的条件来分裂叶子。在中 Lossguide
,逐叶构建树,直到达到指定的叶数。在每个步骤中,将损耗改善最佳的非终端叶子进行拆分
min_data_in_leaf
别名 min_child_samples
—这是一片叶子中训练样本的最小数量。此参数仅与 Lossguide
和 Depthwise
增长策略一起使用。
max_leaves
alias num_leaves
—此参数仅与Lossguide
策略一起使用, 并确定树中的叶子数。
ignored_features
—表示在培训过程中应忽略的功能。
nan_mode
—处理缺失值的方法。选项包括 Forbidden
, Min
,和 Max
。默认值为 Min
。当 Forbidden
使用时,缺失值导致错误的存在。使用 Min
,缺少的值将作为该功能的最小值。在中 Max
,缺失值被视为特征的最大值。
leaf_estimation_method
—用于计算叶子中值的方法。在分类中,使用10 Newton
次迭代。使用分位数或MAE损失的回归问题使用一次 Exact
迭代。多分类使用一次 Netwon
迭代。
leaf_estimation_backtracking
—在梯度下降过程中使用的回溯类型。默认值为 AnyImprovement
。 AnyImprovement
减小下降步长,直至损失函数值小于上次迭代的值。 Armijo
减小下降步长,直到满足 Armijo条件 。
boosting_type
—加强计划。它可以plain
用于经典的梯度增强方案,也可以 用于或 ordered
,它在较小的数据集上可以提供更好的质量。
score_function
— 分数类型, 用于在树构建过程中选择下一个拆分。 Cosine
是默认选项。其他可用的选项是 L2
, NewtonL2
和 NewtonCosine
。
early_stopping_rounds
—当时 True
,将过拟合检测器类型设置为, Iter
并在达到最佳度量时停止训练。
classes_count
—多重分类问题的类别数。
task_type
—使用的是CPU还是GPU。CPU是默认设置。
devices
—用于训练的GPU设备的ID。
cat_features
—具有分类列的数组。
text_features
-用于在分类问题中声明文本列。
CatBoost在其实施中使用scikit-learn标准。让我们看看如何将其用于回归。
与往常一样,第一步是导入回归器并将其实例化。
拟合模型时,CatBoost还可以通过设置来使用户可视化 plot=true
:
它还允许您执行交叉验证并使过程可视化:
同样,您也可以执行网格搜索并将其可视化:
以上就是怎么使用CatBoost进行快速梯度提升,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。