HistGradientBoosting:sklearn新秀,速度提升,处理缺失值
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更新于2024-08-03
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"这篇文档主要介绍了sklearn库中新增的 HistGradientBoosting 模型,这是一个在速度和处理缺失值方面都有显著优势的梯度提升算法。 HistGradientBoosting 分为 HistGradientBoostingClassifier 和 HistGradientBoostingRegressor,其设计灵感来源于 LightGBM。在处理大量样本时,它的速度比传统的 GradientBoosting 方法快几个数量级,并且能够直接处理数据中的缺失值,无需额外的预处理步骤。"
在机器学习领域,梯度提升是一种强大的集成学习方法,通过逐步构建弱预测器并结合它们来创建一个强预测器。Scikit-learn 的新版本引入了 HistGradientBoosting 系列模型,旨在解决大数据集的高效训练以及缺失值处理问题。基于直方图的梯度提升算法(Histogram-based Gradient Boosting)通过在每个特征上构建直方图,加速了决策树的构建过程,特别是在数据量庞大的情况下。
HistGradientBoostingClassifier 和 HistGradientBoostingRegressor 的最大区别在于它们针对不同的问题类型:分类和回归。在使用时,它们的参数设置与传统的 GradientBoosting 方法类似,但有两点需要注意:
1. `max_iter` 参数取代了 `n_estimators`,用于控制提升过程的迭代次数。这意味着用户不再指定树的数量,而是设定迭代次数,直到达到预定的性能或达到最大迭代次数。
2. 支持缺失值输入是 HistGradientBoosting 的一大优点。模型会自动处理缺失值,无需像其他模型那样先用插值或其他方法填充缺失值。
在回归问题中,HistGradientBoostingRegressor 提供了多种损失函数选择,如 'squared_error'(均方误差),适合常规回归任务;'absolute_error'(绝对误差),对异常值较为鲁棒;以及 'poisson'(泊松分布),适用于计数或频率预测。对于分类问题, HistGradientBoostingClassifier 主要使用 'log_loss'(对数损失),尤其适用于二元分类问题,因为它可以处理概率预测。
在实际应用中,如参加 Kaggle 数据科学竞赛,这些新模型可以提供更快的训练速度,节省计算资源,同时保持良好的预测性能。由于能够处理缺失值,这使得数据预处理流程更加简洁,减少了对数据清洗的时间投入。
HistGradientBoosting 是 Sklearn 针对大规模数据和缺失值处理的一种优化解决方案,它在保证预测效果的同时,提升了模型训练的效率,降低了对数据预处理的要求,对于处理复杂、大规模的数据集具有显著的优势。在进行机器学习项目时,尤其是面对高维度、大样本量和存在缺失值的数据,HistGradientBoosting 值得考虑作为首选的模型之一。
2022-07-10 上传
2021-05-12 上传
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