传统推荐算法(六)Facebook的GBDT+LR模型(2)理论浅析+实战_lr算法模型和gbdt算法模型

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前言

介绍GBDT+LR背景
点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别，样本量大，模型常采用速度较快的LR(logistic regression)。LR虽然是线性模型线性模型，但是在业界广泛使用。为什么呢？虽然模型本身表达能力差，但是可以通过特征工程不断减少问题的非线性结构。又由于模型计算复杂度低，可以吞吐超大规模的特征空间和样本集合，这样就为效果优化打开了空间。同时，他可以学习id化特征，从而减少了特征工程的环节，可以提高特征的实时性[1]。但正因为LR学习能力有限，此时特征工程尤其重要。

在深度学习大行其道之前，一般采用人工或一些一些传统的方法，人工成本高就不说了，传统的方法像FM,FFM，只能挖掘两个特征间的特征交互关系，作用有限。GBDT是解决这个问题的一种不错方案。回顾我们上篇文章所讲的，GBDT有以下优点：

• 弱分类器要求不高，树的层数一般较小，小数据可用，扩展到大数据也能方便处理。
• 需要更少的特征工程，比如不用做特征标准化
• 可以处理字段缺失的数据
• 可以自动组合多个特征并且不用关心特征间是否依赖，可以自动处理特征间的交互，不用担心数据是否线性可分
• 可以灵活处理多种类型的异构数据，这是决策树的天然特性
• 损失函数选择灵活，可以选择具有鲁棒性的损失函数，对异常值有一定的鲁棒性

显而易见，GBDT对于处理特征有很多优点。而LR虽然是线性模型，但是Facebook探索出一种将GBDT和LR结合的方案，来预测广告的点击通过率(Click Trough Rate,CTR)的预测问题。结果显示融合方案比单个的GBDT或LR的性能高3%左右。

论文地址：
http://quinonero.net/Publications/predicting-clicks-facebook.pdf
代码地址：
https://github.com/wyl6/Recommender-Systems-Samples/tree/master/RecSys%20Traditional/DecisionTree/LRGBDT

GBDT+LR模型

首先要说明的是，对点击通过问题，要么点击要么不点击，因此y∈{1,_1}，是个二分类的问题。因此LR+GBDT中的GBDT是上篇文章中所说的L2-Treeboost方案，上篇文章介绍过了这里不多说。

那么，GBDT与LR是如何结合的呢？看懂论文上的一张图就够了：

如上图所示，这个强学习器由两个弱学习器前向加和组成。假设x输入GBDT后，落到左边回归树的第一个节点，落到右边回归树的第一个节点。则GBDT对样本x的特征进行工程处理得到的转换特征，就可以表示为：(1,0,0)串联（1,0）==》(1,0,0,1,0)。然后将特征输入LR即可进行分类。

反思与总结

GBDT局限性

GBDT+LR这个模型还是有一些局限性的。首先看GBDT的缺点，上篇文章中我们提到过：GBDT有一些缺点：

• GBDT在高维稀疏的数据集上，表现不如支持向量机或者神经网络[2]。
• 训练过程基学习器需要串行训练，只能通过局部并行提高速度。

[3]中凯菜大佬指出，对于高维稀疏的特征，GBDT容易过拟合，表现不理想，甚至LR都比GBDT好，​并给了一个例子：
对于高维稀疏的特征，GBDT容易过拟合，表现不理想，甚至LR都比GBDT好，[3]中凯菜大佬给了一个很好的例子：

GBDT+LR缺点

关于GBDT+LR的缺点，[4]中屈伟大佬给出了一些看法：

我们分析模型的优缺点，是为了从中借鉴，也是为了更好地使用模型。没有哪个模型可以解决所有问题，不同模型都有自己的优点和缺点。GBDT+LR这种组合，有局限性，但也提供了一种不错的思路。实际业务中还是根据不同情况选择最合适的模型，扬长补短。

几十行代码的小例子

我们实战一个GBDT对Iris数据集做分类的小例子。改自[4]。参数的使用可以参考官网说明：https://github.com/microsoft/LightGBM/blob/master/docs/Parameters.rst。

首先，加载数据：

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
import lightgbm as lgb
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

## build data
iris = pd.DataFrame(load_iris().data)
iris.columns = ['SepalLengthCm','SepalWidthCm','PetalLengthCm','PetalWidthCm']
iris['Species'] = load_iris().target%2
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由于Iris的labels有三类setosa，versicolor和virginica，而GBDT+LR做CTR是做二分类，因此为了一致，第四行将第三类和第一类合为一类。然后做训练和测试数据划分：

## train test split
train=iris[0:130]
test=iris[130:]
X_train=train.filter(items=['SepalLengthCm','SepalWidthCm','PetalLengthCm','PetalWidthCm'])
X_test=test.filter(items=['SepalLengthCm','SepalWidthCm','PetalLengthCm','PetalWidthCm'])
y_train=train[[train.Species.name]]
y_test=test[[test.Species.name]]
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样本总共有150个，每类50个，简单划分下得了。然后构建和训练GBDT模型：

## build lgb model
lgb_train = lgb.Dataset(X_train.as_matrix(), 
                        y_train.values.reshape(y_train.shape[0],))
lgb_eval = lgb.Dataset(X_test.as_matrix(), 
                       y_test.values.reshape(y_test.shape[0],), 
                       reference=lgb_train)
params = {
    'task': 'train',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': {'binary_logloss'},
    'num_leaves': 16,
    'num_trees': 10,
    'learning_rate': 0.1,
    'feature_fraction': 0.9,
    'bagging_fraction': 0.8,
    'bagging_freq': 5,
    'verbose': 0
}
gbm = lgb.train(params=params,
                train_set=lgb_train,
                num_boost_round=3000,
                valid_sets=None)
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使用GBDT做二分类，因此这里我们指定’num_trees’参数.而如果做k(k>2)分类，就要使用’num_class’参数，此时num_trees=num_class*k。下面GBDT输出转换特征，构建LR训练和测试数据，注意细节：

# build train matrix
num_leaf = 16

y_pred = gbm.predict(X_train,raw_score=False,pred_leaf=True)

transformed_training_matrix = np.zeros([len(y_pred),
                                        len(y_pred[0]) * num_leaf],
                                       dtype=np.int64)

for i in range(0,len(y_pred)):
    temp = np.arange(len(y_pred[0])) * num_leaf + np.array(y_pred[i]);
    transformed_training_matrix[i][temp] += 1
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由于我们需要知道每棵树中输出到了那个点上，因此设置参数pred_leaf=True，打印一下看看print(y_pred[0], y_pred.shape):

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 3 0
 3 0 0 0 0 0 0 0 3 4 3 3 3 0 0 0 0 2 2 3 3 2 3 3 3 1 1 3 3 2 3 1 3 0 3 3 3
 0 2 3 2 3 2 2 2 2 1 1 3 3 0 1 1 3 2 3 0 3 2 0 1 3 3] (130, 100)
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如果想知道强学习器的预测值y，则需要设置raw_score=True'，打印一下看看print(y_pred[0], y_pred.shape)`:

-9.0297726841214 (130,)
1

预测数据同理：

# build test matrix
y_pred = gbm.predict(X_test,pred_leaf=True)
transformed_testing_matrix = np.zeros([len(y_pred),
                                       len(y_pred[0]) * num_leaf],
                                      dtype=np.int64)
for i in range(0,len(y_pred)):
	temp = np.arange(len(y_pred[0])) * num_leaf + np.array(y_pred[i])
	transformed_testing_matrix[i][temp] += 1
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然后输入到逻辑回归中分类：

# logistic regression
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

label_train = y_train.values.reshape(y_train.shape[0],)
label_test = y_test.values.reshape(y_test.shape[0],)

c = np.array([1,0.5,0.1,0.05,0.01,0.005,0.001])
for t in range(0,len(c)):
    lm = LogisticRegression(penalty='l2',C=c[t]) # logestic model construction
    lm.fit(transformed_training_matrix,y_train.values.reshape(y_train.shape[0],))  # fitting the data
    y_pred_est = lm.predict(transformed_testing_matrix)   # Give the probabilty on each label
    acc =accuracy_score(label_test, y_pred_est)
    print('Acc of test', acc)
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100行代码不到，有兴趣可以调调代码：
https://github.com/wyl6/Recommender-Systems-Samples/tree/master/RecSys%20Traditional/DecisionTree/LRGBDT

参考

[1] https://www.zhihu.com/question/62109451
[2] http://f.dataguru.cn/thread-935853-1-1.html
[3] https://www.zhihu.com/question/35821566
[4] https://github.com/NearXdu/gbdt_lr/blob/master/gbdt_lr.py