Xgboost的多分类

xiaoxiao2021-02-28  93

XGBoost解决多分类问题

    XGBoost官方给的二分类问题的例子是区别蘑菇有无毒,数据集和代码都可以在xgboost中的demo文件夹对应找到,我是用的Anaconda安装的XGBoost,实现起来比较容易。唯一的梗就是在终端中运行所给命令:  ../../xgboost mushroom.conf 时会报错,是路径设置的问题,所以我干脆把xgboost文件夹下的xgboost.exe拷到了mushroom.conf配置文件所在文件夹下,这样直接定位到该文件夹下就可以运行: xgboost mushroom.conf。二分类数据预处理,也就是data wraggling部分的代码有一定的借鉴意义,值得一看。     多分类问题给的例子是根据34个特征识别6种皮肤病,由于终端中运行runexp.sh没有反应,也不报错,所以我干脆把数据集下载到对应的demo文件夹下了,主要的代码如下,原来有部分比较难懂的语句我自己加了一些注释,这样理解起来就会顺畅多了。 [python]  view plain  copy #! /usr/bin/python   import numpy as np   import xgboost as xgb      # label need to be 0 to num_class -1   # if col 33 is '?' let it be 1 else 0, col 34 substract 1   data = np.loadtxt('./dermatology.data', delimiter=',',converters={33lambda x:int(x == '?'), 34lambda x:int(x)-1 } )   sz = data.shape      train = data[:int(sz[0] * 0.7), :] # take row 1-256 as training set   test = data[int(sz[0] * 0.7):, :]  # take row 257-366 as testing set      train_X = train[:,0:33]   train_Y = train[:, 34]         test_X = test[:,0:33]   test_Y = test[:, 34]      xg_train = xgb.DMatrix( train_X, label=train_Y)   xg_test = xgb.DMatrix(test_X, label=test_Y)   # setup parameters for xgboost   param = {}   # use softmax multi-class classification   param['objective'] = 'multi:softmax'   # scale weight of positive examples   param['eta'] = 0.1   param['max_depth'] = 6   param['silent'] = 1   param['nthread'] = 4   param['num_class'] = 6      watchlist = [ (xg_train,'train'), (xg_test, 'test') ]   num_round = 5   bst = xgb.train(param, xg_train, num_round, watchlist );   # get prediction   pred = bst.predict( xg_test );      print ('predicting, classification error=%f' % (sum( int(pred[i]) != test_Y[i] for i in range(len(test_Y))) / float(len(test_Y)) ))      # do the same thing again, but output probabilities   param['objective'] = 'multi:softprob'   bst = xgb.train(param, xg_train, num_round, watchlist );   # Note: this convention has been changed since xgboost-unity   # get prediction, this is in 1D array, need reshape to (ndata, nclass)   yprob = bst.predict( xg_test ).reshape( test_Y.shape[0], 6 )   ylabel = np.argmax(yprob, axis=1)  # return the index of the biggest pro      print ('predicting, classification error=%f' % (sum( int(ylabel[i]) != test_Y[i] for i in range(len(test_Y))) / float(len(test_Y)) ))       结果如下: [python]  view plain  copy [0] train-merror:0.011719   test-merror:0.127273   [1] train-merror:0.015625   test-merror:0.127273   [2] train-merror:0.011719   test-merror:0.109091   [3] train-merror:0.007812   test-merror:0.081818   [4] train-merror:0.007812   test-merror:0.090909   predicting, classification error=0.090909   [0] train-merror:0.011719   test-merror:0.127273   [1] train-merror:0.015625   test-merror:0.127273   [2] train-merror:0.011719   test-merror:0.109091   [3] train-merror:0.007812   test-merror:0.081818   [4] train-merror:0.007812   test-merror:0.090909   predicting, classification error=0.090909            不管是直接返回诊断类型,还是返回各类型的概率,然后取概率最大的那个对应的类型的index,结果都是一样的。

结语

    强烈建议大家使用python notebook来实现代码,当有不明白的代码时看一下执行后的结果能帮助我们很快理解。同时要感叹一下, 看大神们的代码感觉好牛X,对我这个XGBoost paper看过两遍还没能完全领略算法精髓的人来说只能拿来主义了,希望后面有机会去读一读算法源码。
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