• 1.对前几部得到的特征进行分类，主要用到sklearn中的LightGBM进行评估，并用网格搜索进行参数调优。 2.Lightgbm是2017年在当时的NeurIPS（当时为NIPS）上发表的论文，文中主要是相比于XGBoost，LightGBM更高效。 ...
1.对前几部得到的特征进行分类，主要用到sklearn中的LightGBM进行评估，并用网格搜索进行参数调优。
2.Lightgbm是2017年在当时的NeurIPS（当时为NIPS）上发表的论文，文中主要是相比于XGBoost，LightGBM更高效。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

"""读取数据"""
train_data.drop(columns=['article','id'], inplace = True)
test_data.drop(columns=['article'], inplace = True)

"""提取特征并划分数据集"""
tfidf=TfidfVectorizer()
x_train=tfidf.fit_transform(train_data['word_seg'])

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, Y_train, test_size=0.25, random_state=33)

"""训练和验证"""
lightgbm  = lgb.sklearn.LGBMClassifier()
param_grid = {
'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.5],
'n_estimators': [30, 40]
}
lightgbm = GridSearchCV(lightgbm, param_grid)
lightgbm.fit(x_train, y_train)
y_lgb = lightgbm.predict(x_test)
print(f1_score(y_test, y_lgb , average='weighted'))  
最后的结果为：

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• 中文文档：http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/Parameters.html #调用sklearn库中的指标求解 from sklearn import metrics from sklearn.metrics import precision_recall_curve from sklearn.metrics import...
中文文档：http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/Parameters.html
#调用sklearn库中的指标求解
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
from sklearn.metrics import average_precision_score
from sklearn.metrics import accuracy_score
print("accuracy_score:", accuracy_score(test_y, results))
print("precision_score:", metrics.precision_score(test_y, results))
print("recall_score:", metrics.recall_score(test_y, results))
print("f1_score:", metrics.f1_score(test_y, results))
print("f0.5_score:", metrics.fbeta_score(test_y, results, beta=0.5))
print("f2_score:", metrics.fbeta_score(test_y, results, beta=2.0))
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• You can find the full ...具体可以看文章:Survival Analysis with LightGBM plus Poisson Regression https://towardsdatascience.com/survival-analysis-with-lightgbm-plus-poisson-regression-6b3cc897af82 1 Po
You can find the full article here
来看一个比较特殊的Survival分析建模的案例,利用的是半参模型:Poisson Regression 具体参考文章:Survival Analysis with LightGBM plus Poisson Regression 里面的建模思路非常有意思，不适合工业落地，不过咨询公司的data scientist看过来~

1 Poisson Regression
1.1 松泊分布与泊松回归
参考：什么是松泊分布？泊松回归可以用来做什么？
试想一下，你现在就站在一个人流密集的马路旁，打算收集闯红灯的人群情况（？）。 首先，利用秒表和计数器，一分钟过去了，有5个人闯红灯； 第二分钟有4个人；而下一分钟有4个人。 持续记录下去，你就可以得到一个模型，这便是“泊松分布”的原型。
除此以外，现实生活中还有很多情况是服从泊松分布的：
10分钟内从ATM中取钱的人数一天中发生车祸的次数每100万人中患癌症的人数单位面积土地内昆虫的数目
Poisson模型(泊松回归模型)是用于描述单位时间、单位面积或者单位容积内某事件发现的频数分布情况， 通常用于描述稀有事件（即小概率）事件发生数的分布。
上述例子中都明显的一个特点： 低概率性，以及单位时间(或面积、体积)内的数量。 通常情况下，满足以下三个条件时，可认为数据满足Poisson分布：
(1) 平稳性：发生频数的大小，只与单位大小有关系（比如1万为单位，或者100万为单位时患癌症人数不同）；(2) 独立性：发生频数的大小，各个数之间没有影响关系，即频数数值彼此独立没有关联关系； 比如前1小时闯红灯的人多了，第2小时闯红灯人数并不会受影响；(3) 普通性：发生频数足够小，即低概率性。
如果数据符合这类特征时，而又想研究X对于Y的影响（Y呈现出Poisson分布）； 此时则需要使用Poisson回归，而不是使用常规的线性回归等。
1.2 LightGBM 实现泊松回归的案例
参考来源：https://github.com/Microsoft/LightGBM/issues/807
import lightgbm as lgb
import numpy as np
import pandas as pd

n=100000
lam = .01
X = np.floor(np.random.lognormal(size=(n,2))).astype(int)
y = np.maximum(X[:,0],X[:,1])+np.random.poisson(lam=lam, size=n)

train_inds = np.arange(int(n/3))
val_inds =   np.arange(int(n/3), int(2*n/3))
test_inds =   np.arange(int(2*n/3), int(n))

X_test, y_test = X[test_inds,:], y[test_inds]

ds = lgb.Dataset(X,y, categorical_feature=[1])

ds_train = ds.subset(train_inds)
ds_val = ds.subset(val_inds)

params = {'objective':'poisson',
'metric':'rmse',
'learning_rate':.1
}
gbm = lgb.train(params, ds_train, num_boost_round=300, early_stopping_rounds=20, valid_sets=[ds_val, ds_train],
verbose_eval=100, categorical_feature=[1])

yhat = gbm.predict(X_test)
print('neg obs:', len(yhat[yhat<0]))

y是需要服从poisson分布的
2 数据解读
2.1 数据样式
数据集解释：美国Washington, D.C.的一个共享单车公司 数据来源：bike-sharing-dataset 数据集的中文字段解释： 参考：Capital Bikeshare （美国Washington, D.C.的一个共享单车公司）提供的自行车数据上进行回归分析 具体实现 + 代码：Survival_LGBM-github
# 字段说明Instant 记录号

Dteday：日期
Season：季节
1=春天
2=夏天
3=秋天
4=冬天
yr：年份，(0: 2011, 1:2012)
mnth：月份( 1 to 12)
hr：小时 (0 to 23) （只在 hour.csv 有，作业忽略此字段）
holiday：是否是节假日
weekday：星期中的哪天，取值为 0～6
workingday：是否工作日
1=工作日 （非周末和节假日）
0=周末
weathersit：天气
1：晴天，多云
2：雾天，阴天
3：小雪，小雨
4：大雨，大雪，大雾
temp：气温摄氏度
atemp：体感温度
hum：湿度
windspeed：风速

y值
-   casual：非注册用户个数
-  registered：注册用户个数
-  cnt：给定日期（天）时间（每小时）总租车人数，响应变量 y


现在数据变成：
也就是把第一行数据，拆分成330行，新增了两列：
count_so_far就是人员计数从[0,1,2,3,4,6,…,330]，stop，就是人数终止计数
这样构造的一个特殊的数据结构，造就了该模型object的独特，原文自评:

We solve a not classical survival problem where we have not to estimate the probability of surviving past time, but we estimate the probability that a specific event occurs at the end of the day. This is a simple example but it shows how to applicate survival modeling techniques, with classical instruments, in a not common scenario where our duty is to estimate a probability density function.

这里就把问题变成了，2011/1/1 这天， 在casual users = 0的时候，不会停止增长；在casual users = 1，不会停止增长；…；在casual users = 330，停止增长 最后，如何来预测临时用户的人数？ 用的是一个“可能在什么数量上停止”的曲线，这里是把 hazard = 临时用户的增长量，会拟合一个达到预测数值的可能性趋势。

这里跟生存分析 以及常规回归的差异：
常规回归模型，y~x1+x2… 根据特征直接预测临时用户人数，点估计；这里的Poisson有点类似加强版区间估计，就叫趋势估计？生存分析，
生存函数使用的是KM曲线，计算不同生存时间区间下的存活率；风险函数，计算不同生存时间区间下的风险值
2.2 衡量模型指标
2.2.1 CRPS
我们对结果的评价是用这种任务的标准分数来进行的。连续排序概率评分(Continuous ranking Probability Score, CRPS)将MAE推广到概率预测的情况。
在涉及概率预测的情况下，CPRS是应用最广泛的精度指标之一。它需要对所涉及的整个概率函数进行评估，因此需要对每个每日样本的整个生存曲线进行估计。
PDF / CDF
概率密度函数probability density function（pdf）

累积分布函数(Cumulative Distribution Function)，又叫分布函数
2.2 训练与解读
数据的延展：
### EXPAND TRAIN DATA ###

X_train['count_so_far'] = X_train.apply(lambda x: np.arange(x.casual), axis=1)
X_train['stop'] = X_train.apply(lambda x: np.append(np.zeros(x.casual-1), 1), axis=1)
X_train = X_train.apply(pd.Series.explode)   # 数据扩充的方式

X_train['count_so_far'] = X_train.count_so_far.astype(int)
X_train['stop'] = X_train.stop.astype(int)

y_train = X_train['stop']
X_train = X_train[columns+['count_so_far']]

print(X_train.shape)
X_train

### EXPAND VALID DATA FOR PREDICTION ###

X_val_surv = df[(df.dteday >= datetime(year=2012, month=1, day=1))&(df.dteday < datetime(year=2012, month=5, day=1))].copy()

X_val_surv['count_so_far'] = X_val_surv.apply(lambda x: np.arange(max_count), axis=1)
X_val_surv['stop'] = X_val_surv.apply(lambda x:np.append(np.zeros(x.casual), np.ones(max_count-x.casual)), axis=1)
X_val_surv = X_val_surv.apply(pd.Series.explode)

X_val_surv['count_so_far'] = X_val_surv.count_so_far.astype(int)
X_val_surv['stop'] = X_val_surv.stop.astype(int)

y_val_surv = X_val_surv['stop']
X_val_surv = X_val_surv[columns+['count_so_far']]

print(X_val_surv.shape)


具体的已经在2.1 描述过了；这里要额外来看一下max_count，这个在train数据集中不会出现， 也就是今天有多少临时用户，就是多少X_train.apply(lambda x: np.arange(x.casual), axis=1) 但你会看到，X_val_surv是X_val_surv.apply(lambda x: np.arange(max_count), axis=1)，这里就是临时用户的最大值设定为4000，这个值根据临时用户max值来取的，就是临时用户上线。
params = {
'objective':'poisson',
'num_leaves':30,
'learning_rate': 0.001,
'feature_fraction': 0.8,
'bagging_fraction': 0.9,
'bagging_seed': 33,
'poisson_max_delta_step': 0.8,
'metric': 'poisson'
}

### FIT LGBM WITH POISSON LOSS ###

trn_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
val_data = lgb.Dataset(X_val, label=y_val)

model = lgb.train(params, trn_data, num_boost_round=1000,
valid_sets = [trn_data, val_data],
verbose_eval=50, early_stopping_rounds=150)

这里X_train的shape为：(247252, 13)，那么可以知道训练集是非常大的； 需要重置数据，可到：
### PREDICT HAZARD FUNCTION ON VALIDATION DATA AND TRANSFORM TO SURVIVAL ###

p_val_hz = model.predict(X_val_surv).reshape(-1,max_count)
p_val = 1-np.exp(-np.cumsum(p_val_hz, axis=1))
X_val_surv.shape
>>> (484000, 12)
p_val.shape
>>> (121, 4000)

p_val就回归正常，代表着每一天，不同人群数量的概率，直接上图：  这天在500左右，达到峰值了，那么这天临时用户的预测值就在500左右了。
简单的模型检验：
### CRPS ON VALIDATION DATA ###
crps(t_val, p_val)
>>> 0.17425293919055515
### CRPS ON VALIDATION DATA WITH BASELINE MODEL ###
crps(t_val, np.repeat(cdf, len(t_val)).reshape(-1,max_count))


3 同等lightGBM分类测试
https://blog.csdn.net/wang263334857/article/details/81836578
来看一下同一份数据测试出来的结果如何，后续不贴太多，只贴一下我测试的代码，放在了之前的一个项目下面：Survival_Poisson_Regression
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文章目录
useimport lightgbm as lgbdata interface设置参数训练、预测模型保存
lightgbm.sklearn.LGBMClassifier()
tuning**ref：****note：**针对 Leaf-wise (最佳优先) 树的参数优化针对更快的训练速度针对更好的准确率处理过拟合

具体调参方式总结

use

两种的底层都是一致的

import lightgbm as lgb
import lightgbm as lgb

zh_doc python包的相关介绍
data interface
LightGBM Python 模块能够使用以下几种方式来加载数据:
libsvm/tsv/csv txt format file（libsvm/tsv/csv 文本文件格式）Numpy 2D array, pandas object（Numpy 2维数组, pandas 对象）LightGBM binary file（LightGBM 二进制文件）
np 2D array形式：
data = np.random.rand(500, 10)  # 500 个样本, 每一个包含 10 个特征
label = np.random.randint(2, size=500)  # 二元目标变量,  0 和 1
train_data = lgb.Dataset(data, label=label)

还可以：指定 feature names（特征名称）和 categorical features（分类特征）、设置权重、分数等
【具体见文档zh_doc python包的相关介绍】
设置参数
LightGBM 可以使用一个 pairs 的 list 或一个字典来设置参数. 例如:
Booster（提升器）参数: param = {'num_leaves':31, 'num_trees':100, 'objective':'binary'}
param['metric'] = 'auc'
  您还可以指定多个 eval 指标: param['metric'] = ['auc', 'binary_logloss']

训练、预测
训练
param_list、train_dataset是必需的
num_round = 10
bst = lgb.train(param, train_data, num_round, valid_sets=[test_data])

LightGBM 也支持加权训练，它需要一个额外的 加权数据 。 它需要额外的 query 数据 用于排名任务。
支持交叉验证
num_round = 10
lgb.cv(param, train_data, num_round, nfold=5)

支持提前停止
valid_sets：至少有一个. 如果有多个，它们都会被使用（如果有一个验证集）。
该模型将开始训练, 直到验证得分停止提高为止. 验证错误需要至少每个 early_stopping_rounds 减少以继续训练.
如果提前停止, 模型将有 1 个额外的字段: bst.best_iteration. 请注意 train() 将从最后一次迭代中返回一个模型, 而不是最好的一个.
如果您指定多个评估指标, 则它们都会用于提前停止.
bst = lgb.train(param, train_data, num_round, valid_sets=valid_sets, early_stopping_rounds=10)
bst.save_model('model.txt', num_iteration=bst.best_iteration)

预测
# 7 个样本, 每一个包含 10 个特征
data = np.random.rand(7, 10)
ypred = bst.predict(data)

如果在训练过程中启用了提前停止, 可以用 bst.best_iteration 从最佳迭代中获得预测结果:
ypred = bst.predict(data, num_iteration=bst.best_iteration)

模型保存
在训练完成后, 可以使用如下方式来存储模型:
bst.save_model('model.txt')

训练后的模型也可以转存为 JSON 的格式:
json_model = bst.dump_model()

以保存模型也可以使用如下的方式来加载.
bst = lgb.Booster(model_file='model.txt')  #init model

[具体见文档zh_doc python包的相关介绍]
lightgbm.sklearn.LGBMClassifier()
同sklearn方式
fit函数包含了早停等
tuning

LightGBM 使用 leaf-wise 的树生长策略, 而很多其他流行的算法采用 depth-wise 的树生长策略. 与 depth-wise 的树生长策略相较, leaf-wise 算法可以收敛的更快. 但是, 如果参数选择不当的话, leaf-wise 算法有可能导致过拟合.

ref：
zh_doc 参数优化
note：
针对 Leaf-wise (最佳优先) 树的参数优化
num_leaves 控制树模型复杂度的主要参数。应让其小于2^(max_depth)，因为depth 的概念在 leaf-wise 树中并没有多大作用，并不存在从leaves到depth的映射  min_data_in_leaf 用于处理过拟合，该值取决于训练样本数和num_leaves，几百或几千即可。设置较大避免生成一个过深的树，可能导致欠拟合。 min_data_in_leaf, default=20, type=int, alias=min_data_per_leaf , min_data, min_child_samples
一个叶子上数据的最小数量. 可以用来处理过拟合.  max_depth 显示限制树的深度
针对更快的训练速度
通过设置 bagging_fraction 和 bagging_freq 参数来使用 bagging 方法通过设置 feature_fraction 参数来使用特征的子抽样使用较小的 max_bin使用 save_binary 在未来的学习过程对数据加载进行加速使用并行学习, 可参考 并行学习指南
针对更好的准确率
使用较大的 max_bin （学习速度可能变慢）使用较小的 learning_rate 和较大的 num_iterations使用较大的 num_leaves （可能导致过拟合）使用更大的训练数据尝试 dart
处理过拟合
使用较小的 max_bin使用较小的 num_leaves使用 min_data_in_leaf 和 min_sum_hessian_in_leaf通过设置 bagging_fraction 和 bagging_freq 来使用 bagging通过设置 feature_fraction 来使用特征子抽样使用更大的训练数据使用 lambda_l1, lambda_l2 和 min_gain_to_split 来使用正则尝试 max_depth 来避免生成过深的树
具体调参方式总结
LightGBM 调参方法（具体操作）
LightGBM 训练及调参
zh_doc 参数

可以查看参数的别名和说明，如果调参出现重名，就会报warning。如：lambda_l1 is set=0, reg_alpha=0.0 will be ignored. Current value: lambda_l1=0

对于基于决策树的模型，调参的方法都是大同小异。一般都需要如下步骤：
首先选择较高的学习率，大概0.1附近，这样是为了加快收敛的速度。这对于调参是很有必要的。对决策树基本参数调参正则化参数调参最后降低学习率，这里是为了最后提高准确率
other_params = {'num_leaves': 31, 'objective': None, 'learning_rate': 0.1, 'max_depth': -1, 'reg_alpha': 0.0,
'reg_lambda': 0.0, 'n_estimators': 100, 'boosting_type': 'gbdt', 'device': 'gpu',
'min_child_samples': 20, 'subsample': 1.0, 'subsample_freq': 0, 'colsample_bytree': 1.0,

'class_weight': None, 'importance_type': 'split',
'min_child_weight': 0.001, 'min_split_gain': 0.0, 'n_jobs': -1, 'random_state': None,
'subsample_for_bin': 200000, 'silent': True}

data_list_dict = get_data_np_dict(cell_name, feature_name, method_name)

# 第一次：max_depth、num_leaves
print("第一次")
cv_params = {'max_depth': [-1, 0, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 'num_leaves': range(21, 200, 10)}
# cv_params = {'max_depth': range(3, 8, 4), 'num_leaves': range(5, 100, 45)}
best_params = lgb_grid_greedy(cv_params, other_params, '1')
other_params.update(best_params)

# 第二次
print("第二次")
cv_params = {'max_bin': range(5, 256, 10), 'min_child_samples': range(10, 201, 10)}
# cv_params = {'max_bin': range(5, 256, 100), 'min_child_samples': range(1, 102, 50)}
# cv_params = {'max_depth': [3, 4, ], 'min_child_weight': [1, 2, ]}
best_params = lgb_grid_greedy(cv_params, other_params, '2')
other_params.update(best_params)
# print(other_params)

# 第三次
print("第三次")
cv_params = {'colsample_bytree': [0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0],
'subsample': [0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0],
'subsample_freq': range(0, 81, 10)
}
# cv_params = {'colsample_bytree': [0.6, 0.7, ],
#              'subsample': [0.6, 0.7, ],
#              'subsample_freq': range(0, 81, 40)
#              }
best_params = lgb_grid_greedy(cv_params, other_params, '3')
other_params.update(best_params)
# print(other_params)

# 第四次
print("第四次")
cv_params = {'reg_alpha': [1e-5, 1e-3, 1e-1, 0.0, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1.0],
'reg_lambda': [1e-5, 1e-3, 1e-1, 0.0, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1.0]
}
# cv_params = {'reg_alpha': [1e-5, 1e-3, ],
#              'reg_lambda': [1e-5, 1e-3, ]
#              }
best_params = lgb_grid_greedy(cv_params, other_params, '4')
other_params.update(best_params)
# print(other_params)

# 第五次
print("第五次")
cv_params = {'min_split_gain': [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]}
# cv_params = {'min_split_gain': [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]}
best_params = lgb_grid_greedy(cv_params, other_params, '5')
other_params.update(best_params)
# print(other_params)

# 第六次
print("第六次")
cv_params = {'learning_rate': [0.001, 0.01, 0.05, 0.07, 0.1, 0.2, 0.5, 0.75, 1.0]}
# cv_params = {'learning_rate': [0.01, 0.05, ]}
best_params = lgb_grid_greedy(cv_params, other_params, '6')
other_params.update(best_params)
# print(other_params)

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• ## LightGBM调参

千次阅读 2019-11-24 16:48:30
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