Python构建xgboost模型-训练、测试、验证数据及构建，模型训练，及模型调参介绍_python xgboost实现

1、在构建模型之前首先需要确定模型构建所需的数据集

训练集：用于训练模型
验证集：模型训练过程中单独留出的样本集，用于初步查看模型效果，是否过拟合，进一步调参
测试集：用来评估模最终模型的泛化能力，但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。一般取与训练和测试不同时间段的数据，查看模型实际应用效果及随时间变化情况。

三类数据构建的Python代码案例：

# 先根据有业务价值的时间将测试数据与训练、验证数据拆分
data_model_train = data[data['time'] <= '2023-12-23']
data_model_time_test = data[data['time'] > '2023-12-23']
 
# 处理跨时间测试数据
## 提取行标签、结果标签y
data_model_time_test_index = data_model_time_test['index']
data_model_time_test_y = data_model_time_test['y']
## 剔除模型验证时不需要的字段（需与最终模型训练所需字段保持一致,例如行标签列、结果标签列剔除）
delete_list = ['column1','column2','column3']
time_test_x = data_model_time_test.drop(delete_list, axis=1).values        # 其中values将数据表转换成矩阵入模型
time_test_y = data_model_time_test_y
 
# 处理训练、验证数据（一般将数据进行随机7:3分）
## 数据随机7:3分
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data_model_train, data_model_train.y, test_size=0.3, random_state=0)
## 保存训练、测试数据行标签，及结果标签y（后续测试用）
train_x_index = train_x['index']
train_y
test_x_index = test_x['index']
test_y
 
## 剔除模型测试、训练时不需要的指标数据
drop_list = ['column1','column2','column3']
model_train_x = train_x.drop(drop_list, axis=1).values                # 矩阵形式特征
model_test_x = test_x.drop(drop_list, axis=1).values                  # 矩阵形式特征

2、Xgboost模型构建

模型构建代码案例：

'''
注意此处是构建二分类模型，使用包XGBClassifier
如果不是二分类（结果y是连续值），使用包XGBRegressor
'''
clf_model = XGBClassifier(learning_rate = 0.25, n_estimators = 60, max_depth = 3, min_child_weight = 1 , gamma = 0.1 , subsample = 0.9 , colsample_bytree = 0.8 , objective = 'binary:logistic' , reg_alpha = 1 , reg_lambda = 1 , seed = 27 ,
scale_pos_weight=2)
# 使用训练数据进行模型训练
clf_model.fit(model_train_x, model_train_y)

xgboost模型参数介绍：

learning_rate：学习率，可以缩减每一步的权重值，使得模型更加健壮。典型值一般设置为：0.01-0.2，值越小越容易过拟合。

n_estimators：迭代次数，迭代次数越多，越容易出现过拟合问题

max_depth：树的最大深度，缺省值为6。树的深度越大，越容易过拟合，通常取值：3-10

min_child_weight：子节点中最小的样本权重和。如果一个叶子节点的样本权重和小于该设定值，则拆分过程结束。在线性回归模型中，这个参数是指建立每个模型所需要的最小样本数。即调大这个参数能够控制过拟合。取值范围为: [0,∞]

gamma：在树的叶子节点上进行进一步分区所需的最小损失减少。越大gamma，算法将越保守。模型在默认情况下，对于一个节点的划分只有在其loss function 得到结果大于0的情况下才进行，而gamma 给定了所需的最低loss function的值，在模型中应该进行调参。范围：[0，∞]

subsample：用于训练模型的子样本占整个样本集合的比例。如果设置为0.5则意味着XGBoost将随机的从整个样本集合中抽取出50%的子样本建立树模型，这能够防止过拟合。取值范围为：(0,1]

colsample_bytree：列采样率，也就是特征采样率

objective：指定学习任务和相应的学习目标，这个参数定义需要被最小化的损失函数，此处 binary:logistic表示二元分类的逻辑回归，输出概率

alpha[默认= 0，别名：reg_alpha]：L1正则化权重项（逻辑回归）。增加此值将使模型更加保守

lambda[默认= 1，别名：reg_lambda]：L2正则化权重项（线性回归）。增加此值将使模型更加保守

scale_pos_weight [默认值= 1]：控制正负权重的平衡，这对于不平衡的类别很有用。

seed：随机种子

3、利用验证数据调整参数

# 训练阶段，在模型拟合时加入验证数据
train_data = [model_train_x, model_train_y]
eval_data = [model_test_x, model_test_y]
clf_model.fit(model_train_x, model_train_y, eval_metric = 'auc', eval_set=[train_data, eval_data])        # train_data训练数据集，eval_data测试数据集，其中eval_metric可选参数：auc、rmse、logloss