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在本文中，你将学习到以下内容：
- GBDT算法实现
- 模型保存
- 模型加载及预测
前言
GBDT属于Boosting算法，它是利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，进而拟合一棵CART回归树。GBDT的会累加所有树的结果，而这种累加是无法通过分类完成的，因此GBDT的树都是CART回归树，而不是分类树（尽管GBDT调整后也可以用于分类但不代表GBDT的树为分类树）。本文就是利用GBDT算法实现一个例子。
数据说明
新能源汽车充电桩的故障检测问题，提供85500条训练数据（标签：0代表充电桩正常，1代表充电桩有故障），参赛者需对36644条测试数据进行预测。
训练数据
数据文件：data_train.csv
字段说明：
测试数据
数据文件：data_test.csv
字段说明：
GBDT算法
导入所需库：
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import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.externals import joblib |
通过pandas读取csv文件，GDBT算法直接从sklearn.ensemble调用，导入joblib函数保存模型。
接着读取文件,去除id和label标签项，并把数据分成训练集和验证集：
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data = pd.read_csv(r"./data_train.csv") x_columns = [] for x in data.columns: if x not in ['id', 'label']: x_columns.append(x) X = data[x_columns] y = data['label'] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) |
这里采用默认划分比例，即75%数据作为训练集，25%作为预测集。
接下来调用GBDT算法：
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# 模型训练，使用GBDT算法 gbr = GradientBoostingClassifier(n_estimators=3000, max_depth=2, min_samples_split=2, learning_rate=0.1) gbr.fit(x_train, y_train.ravel()) joblib.dump(gbr, 'train_model_result4.m') # 保存模型 |
GBDT算法参数设置如上，也可以通过网格搜索寻找最优参数设置，这里不赘述。模型train_model_result4.m保存在当前目录下。
最后我们打印训练和验证的准确率：
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y_gbr = gbr.predict(x_train) y_gbr1 = gbr.predict(x_test) acc_train = gbr.score(x_train, y_train) acc_test = gbr.score(x_test, y_test) print(acc_train) print(acc_test) |
我们的模型对于训练和预测都达到了100%的准确率：
训练和验证准确率
完整代码如下：
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import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.externals import joblib data = pd.read_csv(r"./data_train.csv") x_columns = [] for x in data.columns: if x not in ['id', 'label']: x_columns.append(x) X = data[x_columns] y = data['label'] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 模型训练，使用GBDT算法 gbr = GradientBoostingClassifier(n_estimators=3000, max_depth=2, min_samples_split=2, learning_rate=0.1) gbr.fit(x_train, y_train.ravel()) joblib.dump(gbr, 'train_model_result4.m') # 保存模型 y_gbr = gbr.predict(x_train) y_gbr1 = gbr.predict(x_test) acc_train = gbr.score(x_train, y_train) acc_test = gbr.score(x_test, y_test) print(acc_train) print(acc_test) |
模型预测
在训练和验证集上，我们的模型都达到了100%的准确率，接下来用模型预测测试集的结果。
代码如下：
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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.externals import joblib # 加载模型并预测 gbr = joblib.load('train_model_result4.m') # 加载模型 test_data = pd.read_csv(r"./data_test.csv") testx_columns = [] for xx in test_data.columns: if xx not in ['id', 'label']: testx_columns.append(xx) test_x = test_data[testx_columns] test_y = gbr.predict(test_x) test_y = np.reshape(test_y, (36644, 1)) # 保存预测结果 df = pd.DataFrame() df['id'] = test_data['id'] df['label'] = test_y df.to_csv("./data_predict.csv", header=None, index=None) |
最终我们将结果保存在data_predict.csv提交比赛作业。该结果准确率100%。
我们通过一个具体的项目实现GBDT算法的训练及预测过程，本文所需资料我都放在这里， 密码：47v5，希望对你们有帮助。