在本文中，你将学习到以下内容：

  • GBDT算法实现
  • 模型保存
  • 模型加载及预测

前言

GBDT属于Boosting算法，它是利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，进而拟合一棵CART回归树。GBDT的会累加所有树的结果，而这种累加是无法通过分类完成的，因此GBDT的树都是CART回归树，而不是分类树（尽管GBDT调整后也可以用于分类但不代表GBDT的树为分类树）。本文就是利用GBDT算法实现一个例子。

数据说明

新能源汽车充电桩的故障检测问题，提供85500条训练数据（标签：0代表充电桩正常，1代表充电桩有故障），参赛者需对36644条测试数据进行预测。

训练数据

数据文件：data_train.csv
字段说明：

gbdt自定义loss python gbdt python包_数据

测试数据

数据文件：data_test.csv
字段说明：

gbdt自定义loss python gbdt python包_数据_02

GBDT算法

导入所需库：

 

 

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.externals import joblib

 

通过pandas读取csv文件，GDBT算法直接从sklearn.ensemble调用，导入joblib函数保存模型。
接着读取文件,去除id和label标签项，并把数据分成训练集和验证集：

 

 

data = pd.read_csv(r"./data_train.csv")
x_columns = []
for x in data.columns:
    if x not in ['id', 'label']:
        x_columns.append(x)
X = data[x_columns]
y = data['label']
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

 

这里采用默认划分比例，即75%数据作为训练集，25%作为预测集。
接下来调用GBDT算法：

 

 

# 模型训练，使用GBDT算法
gbr = GradientBoostingClassifier(n_estimators=3000, max_depth=2, min_samples_split=2, learning_rate=0.1)
gbr.fit(x_train, y_train.ravel())
joblib.dump(gbr, 'train_model_result4.m')   # 保存模型

 

GBDT算法参数设置如上，也可以通过网格搜索寻找最优参数设置，这里不赘述。模型train_model_result4.m保存在当前目录下。
最后我们打印训练和验证的准确率：

 

 

y_gbr = gbr.predict(x_train)
y_gbr1 = gbr.predict(x_test)
acc_train = gbr.score(x_train, y_train)
acc_test = gbr.score(x_test, y_test)
print(acc_train)
print(acc_test)

 

我们的模型对于训练和预测都达到了100%的准确率：

gbdt自定义loss python gbdt python包_参数设置_03

训练和验证准确率

完整代码如下：

 

 

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.externals import joblib
 
 
data = pd.read_csv(r"./data_train.csv")
x_columns = []
for x in data.columns:
    if x not in ['id', 'label']:
        x_columns.append(x)
X = data[x_columns]
y = data['label']
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
 
# 模型训练，使用GBDT算法
gbr = GradientBoostingClassifier(n_estimators=3000, max_depth=2, min_samples_split=2, learning_rate=0.1)
gbr.fit(x_train, y_train.ravel())
joblib.dump(gbr, 'train_model_result4.m')   # 保存模型
 
y_gbr = gbr.predict(x_train)
y_gbr1 = gbr.predict(x_test)
acc_train = gbr.score(x_train, y_train)
acc_test = gbr.score(x_test, y_test)
print(acc_train)
print(acc_test)

 

模型预测

在训练和验证集上，我们的模型都达到了100%的准确率，接下来用模型预测测试集的结果。
代码如下：

 

 

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.externals import joblib
 
 
# 加载模型并预测
gbr = joblib.load('train_model_result4.m')    # 加载模型
test_data = pd.read_csv(r"./data_test.csv")
testx_columns = []
for xx in test_data.columns:
    if xx not in ['id', 'label']:
        testx_columns.append(xx)
test_x = test_data[testx_columns]
test_y = gbr.predict(test_x)
test_y = np.reshape(test_y, (36644, 1))
 
# 保存预测结果
df = pd.DataFrame()
df['id'] = test_data['id']
df['label'] = test_y
df.to_csv("./data_predict.csv", header=None, index=None)

 

最终我们将结果保存在data_predict.csv提交比赛作业。该结果准确率100%。
我们通过一个具体的项目实现GBDT算法的训练及预测过程，本文所需资料我都放在这里， 密码：47v5，希望对你们有帮助。