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| 本文作者： AI研習(xí)社-譯站 | 2020-08-13 17:21 |
字幕組雙語原文：機器學(xué)習(xí)最優(yōu)算法：XGBoost
英語原文：XGBoost Algorithm: Long May She Reign!
翻譯：雷鋒字幕組（yhfwww）
仍然記得15年前參加工作的第一天，剛完成研究生學(xué)業(yè)的我，加入了一家全球投資銀行擔(dān)任分析師。那天我不停地拉直領(lǐng)帶，努力回憶起學(xué)過的所有東西，懷疑自己是否足夠勝任工作。察覺到我的焦慮，老板微笑著說：
“別擔(dān)心！你只需要知道回歸模型就行了！”
我當(dāng)時在想，“我知道這個！”。我知道回歸模型、線性回歸和邏輯回歸。老板的說法是對的，在任期內(nèi)我僅僅建立了基于回歸的統(tǒng)計模型。在那個時候，回歸建模是預(yù)測分析無可爭議的女王。15年后，回歸建模的時代已經(jīng)結(jié)束。遲暮的女王已經(jīng)退場,取而代之的是名字時髦、活力滿滿的新女王XGBoost(Exterme Gradient Boosting,極限梯度提升)。
XGBoost是基于決策樹的集成機器學(xué)習(xí)算法，使用了梯度提升框架。在涉及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（圖像、文本等）的預(yù)測問題中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往優(yōu)于所有其他算法或框架。然而，當(dāng)涉及到中小型結(jié)構(gòu)化/表格數(shù)據(jù)時，基于決策樹的算法被認為是目前同類中最好的。請參閱下表了解這些年來基于樹的算法的發(fā)展。
基于決策樹的XGBoost算法演化
XGBoost算法是華盛頓大學(xué)的一個研究項目。陳天奇和Carlos Guestrin在2016年的SIGGDD大會上發(fā)的的論文，讓機器學(xué)習(xí)世界如火如荼。自引入以來，該算法不僅贏得了眾多的Kaggle競賽，而且還被認為是若干前沿行業(yè)應(yīng)用的驅(qū)動力。因此，有一個強大的數(shù)據(jù)科學(xué)家社區(qū)為XGBoost開源項目做出貢獻，GitHub上有大約350個貢獻者和~3600個提交者。該算法有以下特點：
應(yīng)用范圍廣泛：可用于解決回歸、分類、排名和用戶自定義預(yù)測問題。
可移植性：在Windows、Linux和os x上運行平穩(wěn)。
語言：支持所有主流的編程語言，包括C++、Python、R、java、Scala和Julia。
云集成：支持AWS、Azure和Yarn集群，與Flink、Spark和其他生態(tài)系統(tǒng)配合良好。
決策樹，在其最簡單的形式，是易于可視化和相當(dāng)可解釋的算法，但為下一代基于樹的算法建立直覺可能有點棘手。下面是一個簡單的類比，可以更好地理解基于樹的算法的發(fā)展。
照片來Unsplash的rawpixel
想象一下，你是一個招聘經(jīng)理，面試幾位資歷優(yōu)秀的應(yīng)聘者?；跇涞乃惴ㄟM化的每一步都可以看作是面試過程的一個版本。
決策樹：每個招聘經(jīng)理都有一套標(biāo)準(zhǔn)，比如教育水平、工作年限、面試表現(xiàn)。決策樹類似于招聘經(jīng)理根據(jù)自己的標(biāo)準(zhǔn)面試應(yīng)聘者。
Bagging：現(xiàn)在想象一下，不是一個面試官，而是一個面試小組，每個面試官都有投票權(quán)。Bagging聚合包括通過民主投票過程將所有面試官的意見結(jié)合起來，以最終做出決定。
隨機森林：這是一種基于Bagging的算法，有一個關(guān)鍵的區(qū)別，其中只有一個子集的特征是隨機選擇的。換言之，每個面試官只會對面試者進行一些隨機選擇的資格測試（例如，測試編程技能的技術(shù)面試和評估非技術(shù)技能的行為面試）。
Boosting：這是一種替代方法，每個面試官都會根據(jù)前一位面試官的反饋來改變評估標(biāo)準(zhǔn)。這通過部署一個更動態(tài)的評估過程來“提升Boosts”面試過程的效率。
梯度提升：通過梯度下降算法將誤差最小化的一種特例，例如，戰(zhàn)略咨詢公司利用案例面試來淘汰不合格的候選人。
XGBoost：可以把XGBoost看作是對“steroids”的梯度增強（它被稱為“極致梯度增強”是有原因的！）。它是軟硬件優(yōu)化技術(shù)的完美結(jié)合，可以在最短的時間內(nèi)使用較少的計算資源獲得優(yōu)異的結(jié)果。
XGBoost和Gradient Boosting Machines（GBMs）都是集成樹方法，它們采用梯度下降結(jié)構(gòu)來提高弱學(xué)習(xí)者（CARTs）的學(xué)習(xí)能力。然而，XGBoost通過系統(tǒng)優(yōu)化和算法增強改進了基本GBM框架。
XGBoost如何優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)GBM算法
并行化：XGBoost使用并行化實現(xiàn)序列樹的構(gòu)建過程。這是可能的，因為用于構(gòu)建基本學(xué)習(xí)器的循環(huán)具有可互換性；外部循環(huán)枚舉樹的葉節(jié)點，第二個內(nèi)部循環(huán)計算特征。這是可能的，因為用于構(gòu)建基本學(xué)習(xí)器的循環(huán)具有可互換性；外部循環(huán)枚舉樹的葉節(jié)點，第二個內(nèi)部循環(huán)計算特征。這種循環(huán)嵌套限制了并行化，因為沒有完成內(nèi)部循環(huán)（對這兩個循環(huán)的計算要求更高），外部循環(huán)就無法啟動。因此，為了改進運行時，循環(huán)的順序是通過初始化來交換的，通過對所有實例的全局掃描和使用并行線程進行排序。此開關(guān)通過抵消計算中的任何并行化開銷來提高算法性能。
樹修剪：GBM框架中的樹分裂停止準(zhǔn)則本質(zhì)上是貪婪的，它依賴于分裂點的負損失準(zhǔn)則。XGBoost使用指定的“max_depth”參數(shù)，而不是先使用條件，然后開始向后修剪樹。這種“深度優(yōu)先”方法顯著提高了計算性能。
硬件優(yōu)化：此算法旨在有效利用硬件資源。這是通過緩存感知來實現(xiàn)的，通過在每個線程中分配內(nèi)部緩沖區(qū)來存儲梯度統(tǒng)計信息。進一步的增強，如“內(nèi)核外”計算優(yōu)化可用磁盤空間，同時處理不適合內(nèi)存的大數(shù)據(jù)幀。
算法增強：
正則化：它通過L1脊線L2正則化來懲罰更復(fù)雜的模型，以防止過度擬合。
稀疏性意識：XGBoost通過根據(jù)訓(xùn)練損失自動“學(xué)習(xí)”最佳缺失值，自然地允許輸入稀疏特征，并更有效地處理數(shù)據(jù)中不同類型的稀疏模式。
加權(quán)分位數(shù)草圖：XGBoost采用分布式加權(quán)分位數(shù)草圖算法，有效地找到加權(quán)數(shù)據(jù)集之間的最佳分割點。
交叉驗證：該算法在每次迭代中都帶有內(nèi)置的交叉驗證方法，不需要顯式地對該搜索進行編程，也不必指定一次運行中所需的確切的提升迭代次數(shù)。
我們使用scikitlearn的“Make_nuclassification”數(shù)據(jù)包創(chuàng)建了一個隨機樣本，其中有100萬個數(shù)據(jù)點，有20個特征（2個是信息性的，2個是冗余的）。我們測試了一些算法，如Logistic回歸、隨機森林、標(biāo)準(zhǔn)梯度提升和XGBoost。
XGBoost與使用SKLearn的Make_Classification 數(shù)據(jù)集的其他ML算法的比較
如上圖所示，與其他算法相比，XGBoost模型具有最佳的預(yù)測性能和處理時間組合。其他嚴格的基準(zhǔn)研究也產(chǎn)生了類似的結(jié)果。難怪XGBoost在最近的數(shù)據(jù)科學(xué)競賽中被廣泛使用。
“如有疑問，請使用XGBoost”——Owen Zhang
說到機器學(xué)習(xí)（甚至是生活），沒有免費的午餐。作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，我們必須測試手頭數(shù)據(jù)的所有可能的算法，以確定冠軍算法。此外，選擇正確的算法是不夠的。我們還必須通過調(diào)整超參數(shù)來為數(shù)據(jù)集選擇正確的算法配置。此外，在選擇獲勝算法時還有其他一些考慮因素，例如計算復(fù)雜度、可解釋性和易于實現(xiàn)。這正是機器學(xué)習(xí)開始從科學(xué)走向藝術(shù)的起點，但老實說，這就是奇跡發(fā)生的地方！
機器學(xué)習(xí)是一個非常活躍的研究領(lǐng)域，已經(jīng)有幾種可行的XGBoost替代方案。微軟研究院最近發(fā)布了LightGBM框架來增強梯度，顯示出巨大的潛力。Yandex Technology開發(fā)的CatBoost已經(jīng)取得了令人印象深刻的基準(zhǔn)測試結(jié)果。在預(yù)測性能、靈活性、可解釋性和實用性方面，我們有一個比XGBoost更好的模型框架是遲早的事。然而，直到有一個強大的挑戰(zhàn)者出現(xiàn)，XGBoost將繼續(xù)統(tǒng)治機器學(xué)習(xí)世界！
【封面圖片來源：網(wǎng)站名Unsplash，所有者： Jared Subia】
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