关于XGBoost模型的浅理解以及用法

xgboost是一种集成分类器（弱分类器），xgboost 是基于提升树的。
提升树：简单说，就是一个模型表现不好，我继续按照原来模型表现不好的那部分训练第二个模型，依次类推。
形象的比喻就是：
做题的时候，第一个人做一遍得到一个分数，第二个人去做第一个人做错的题目，第三个人去做第二个人做错的题目，以此类推，不停的去拟合从而可以使整张试卷分数可以得到100分（极端情况）。
把这个比喻替换到模型来说，就是真实值为100，第一个模型预测为90，差10分，第二个模型以10为目标值去训练并预测，预测值为7，差三分，第三个模型以3为目标值去训练并预测，以此类推。

1. xgboost原理解读

1.0 学习路径：
我们xgboost的学习路径可以按照下面四个步骤来：
构造原始目标函数问题：
xgboost目标函数包含损失函数和基于树的复杂度的正则项；

泰勒展开问题：
原始目标函数直接优化比较难，如何使用泰勒二阶展开进行近似；
树参数化问题：
假设弱学习器为树模型，如何将树参数化，并入到目标函数中；这一步的核心就是要明白我们模型优化的核心就是优化参数，没有参数怎么训练样本，怎么对新样本进行预测呢？

如何优化化简之后的目标函数问题：
优化泰勒展开并模型参数化之后的的目标函数，主要包含两个部分：
如何求得叶子节点权重
如何进行树模型特征分割

从这个目标函数我们需要掌握的细节是，前后部分是两个维度的问题
两个累加的变量是不同的:
一个是i，i这边代表的是样本数量，也就是对每个样本我们都会做一个损失的计算，这个损失是第t个树的预测值和真实值之间的差值计算（具体如何度量损失视情况而定）。
另一个是累加变量是j，代表的是树的数量，也就是我们每个树的复杂度进行累加。
需要注意的是我们这里具体的损失函数是没有给出定义的，所以它可以是树模型，也可以是线性模型。

xgboost 代码调参
框架参数：
booster：弱学习器类型
objective：分类还是回归问题以及对应的损失函数
n_estimators：弱学习器的个数
弱学习器参数：
max_depth：树的深度
min_child_weight：最小节点的权重阈值，小于这个值，节点不会再分裂；
gamma：节点分裂带来损失最小阈值，我们使用目标函数之差计算增益，小于这个阈值的时候，不再分裂
learning_rate:控制每个弱学习器的权重缩减系；这个系数会乘以叶子节点的权重值，它的作用在于削弱每个树的影响力，如果学习率小，对应的弱学习器的个数就应该增加。

与GBDT相比，Xgboost的优化点：
算法本身的优化：首先GBDT只支持决策树，Xgboost除了支持决策树，可以支持多种弱学习器，可以是默认的gbtree, 也就是CART决策树，还可以是线性弱学习器gblinear以及DART；其次GBDT损失函数化简的时候进行的是一阶泰勒公式的展开，而Xgboost使用的是二阶泰勒公式的展示。还有一点是Xgboost的目标函数加上了正则项，这个正则项是对树复杂度的控制，防止过拟合。
可以处理缺失值。尝试通过枚举所有缺失值在当前节点是进入左子树，还是进入右子树更优来决定一个处理缺失值默认的方向
运行效率：并行化，单个弱学习器最耗时的就是决策树的分裂过程，对于不同特征的特征分裂点，可以使用多线程并行选择。这里想提一下，我自己理解，这里应该针对的是每个节点，而不是每个弱学习器。这里其实我当时深究了一下，有点混乱。为什么是针对每个节点呢？因为我每个节点也有很多特征，所以在每个节点上，我并行（多线程）除了多个特征，每个线程都在做寻找增益最大的分割点。还有需要注意的一点是Xgboost在并行处理之前，会提前把样本按照特征大小排好序，默认都放在右子树，然后递归的从小到大拿出一个个的样本放到左子树，然后计算对基于此时的分割点的增益的大小，然后记录并更新最大的增益分割点。

常考Xgboost模型面试题总结

问题1：简单介绍一下XGBoost
首先需要说一说GBDT，它是一种基于boosting增强策略的加法模型，训练的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t-1 棵树的预测结果与训练样本真实值的残差。
XGBoost对GBDT进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和训练速度上有了巨大的提升，但其核心思想没有大的变化。
问题2：XGBoost与GBDT有什么不同
基分类器：XGBoost的基分类器不仅支持CART决策树，还支持线性分类器，此时XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
导数信息：XGBoost对损失函数做了二阶泰勒展开，GBDT只用了一阶导数信息，并且XGBoost还支持自定义损失函数，只要损失函数一阶、二阶可导。
正则项：XGBoost的目标函数加了正则项， 相当于预剪枝，使得学习出来的模型更加不容易过拟合。
列抽样：XGBoost支持列采样，与随机森林类似，用于防止过拟合。
缺失值处理：对树中的每个非叶子结点，XGBoost可以自动学习出它的默认分裂方向。如果某个样本该特征值缺失，会将其划入默认分支。
并行化：注意不是tree维度的并行，而是特征维度的并行。XGBoost预先将每个特征按特征值排好序，存储为块结构，分裂结点时可以采用多线程并行查找每个特征的最佳分割点，极大提升训练速度。
问题3：XGBoost为什么使用泰勒二阶展开
精准性：相对于GBDT的一阶泰勒展开，XGBoost采用二阶泰勒展开，可以更为精准的逼近真实的损失函数
可扩展性：损失函数支持自定义，只需要新的损失函数二阶可导。
问题4：XGBoost防止过拟合的方法
XGBoost在设计时，为了防止过拟合做了很多优化，具体如下：
目标函数添加正则项：叶子节点个数+叶子节点权重的L2正则化
列抽样：训练的时候只用一部分特征（不考虑剩余的block块即可）
子采样：每轮计算可以不使用全部样本，使算法更加保守
shrinkage: 可以叫学习率或步长，为了给后面的训练留出更多的学习空间

问题5：XGBoost如何处理缺失值
XGBoost模型的一个优点就是允许特征存在缺失值。对缺失值的处理方式如下：
在特征k上寻找最佳 split point 时，不会对该列特征 missing 的样本进行遍历，而只对该列特征值为 non-missing 的样本上对应的特征值进行遍历，通过这个技巧来减少了为稀疏离散特征寻找 split point 的时间开销。
在逻辑实现上，为了保证完备性，会将该特征值missing的样本分别分配到左叶子结点和右叶子结点，两种情形都计算一遍后，选择分裂后增益最大的那个方向（左分支或是右分支），作为预测时特征值缺失样本的默认分支方向。
如果在训练中没有缺失值而在预测中出现缺失，那么会自动将缺失值的划分方向放到右子结点。

资料链接：
https://www.cnblogs.com/pinard/p/11114748.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/290964953