管道和 GridSearchCV，以及 XGBoost 和 RandomForest 的 Multi-Class 挑战

Question

我正在使用 Pipeline 和 GridSearchCV 处理工作流。

MWE for RandomForest，如下，

#################################################################
# Libraries
#################################################################
import time
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

#################################################################
# Data loading and Symlinks
#################################################################
train = pd.read_csv("data_train.csv")
test = pd.read_csv("data_test.csv")

#################################################################
# Train Test Split
#################################################################
# Selected features - Training data
X = train.drop(columns='fault_severity')

# Training data
y = train.fault_severity

# Test data
x = test

# Break off validation set from training data
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, train_size=0.8, test_size=0.2, random_state=0)

#################################################################
# Pipeline
#################################################################
pipe_rf = Pipeline([
    ('clf', RandomForestClassifier(random_state=0))
    ])

parameters_rf = {
        'clf__n_estimators':[30,40], 
        'clf__criterion':['entropy'], 
        'clf__min_samples_split':[15,20], 
        'clf__min_samples_leaf':[3,4]
    }

grid_rf = GridSearchCV(pipe_rf,
    param_grid=parameters_rf,
    scoring='neg_mean_absolute_error',
    cv=5,
    refit=True) 

#################################################################
# Modeling
#################################################################
start_time = time.time()

grid_rf.fit(X_train, y_train)

#Calculate the score once and use when needed
mae = grid_rf.score(X_valid,y_valid)

print("Best params                        : %s" % grid_rf.best_params_)
print("Best training data MAE score       : %s" % grid_rf.best_score_)    
print("Best validation data MAE score (*) : %s" % mae)
print("Modeling time                      : %s" % time.strftime("%H:%M:%S", time.gmtime(time.time() - start_time)))

#################################################################
# Prediction
#################################################################
#Predict using the test data with selected features
y_pred = grid_rf.predict(x)

# Transform numpy array to dataframe
y_pred = pd.DataFrame(y_pred)

# Rearrange dataframe
y_pred.columns = ['prediction']
y_pred.insert(0, 'id', x['id'])

# Save to CSV
y_pred.to_csv("data_predict.csv", index = False, header=True)
#Output
# id,prediction
# 11066,0
# 18000,2
# 16964,0
# ...., ....

有一个 XGBoost 的 MWE，如下所示，

#################################################################
# Libraries
#################################################################
import time
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import xgboost as xgb
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

#################################################################
# Data loading and Symlinks
#################################################################
train = pd.read_csv("data_train.csv")
test = pd.read_csv("data_test.csv")

#################################################################
# Train Test Split
#################################################################

# Selected features - Training data
X = train.drop(columns='fault_severity')

# Training data
y = train.fault_severity

# Test data
x = test

# Break off validation set from training data
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, train_size=0.8, test_size=0.2, random_state=0)

#################################################################
# DMatrix
#################################################################
dtrain = xgb.DMatrix(data=X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(data=test)

params = {
    'max_depth': 6,
    'objective': 'multi:softprob',  # error evaluation for multiclass training
    'num_class': 3,
    'n_gpus': 0
}

#################################################################
# Modeling
#################################################################
start_time = time.time()
bst = xgb.train(params, dtrain)

#################################################################
# Prediction
#################################################################
#Predict using the test data with selected features
y_pred = bst.predict(dtest)

# Transform numpy array to dataframe
y_pred = pd.DataFrame(y_pred)

# Rearrange dataframe
y_pred.columns = ['prediction_0', 'prediction_1', 'prediction_2']
y_pred.insert(0, 'id', x['id'])

# Save to CSV
y_pred.to_csv("data_predict_xgb.csv", index = False, header=True)
# Expected Output:
# id,prediction_0,prediction_1,prediction_2
# 11066,0.4674369,0.46609518,0.06646795
# 18000,0.7578633,0.19379888,0.048337903
# 16964,0.9296321,0.04505246,0.025315404
# ...., ...., ...., ....

问题：

如何使用 MWE for RandomForest 中的 Pipeline 和 GridSearchCV 技术将 MWE 转换为 XGBoost？必须在 XGBRegressor() 不支持的地方使用 'num_class'。
如何将 RandomForrest 的多 class 预测输出作为 XGBoost（即 predict_0、predict_1、predict_2）？示例输出在上面的 MWE 中给出。我发现 num_class 是不受 RandomForest 分类器支持的。

我已经花了好几天的时间来解决这个问题，但仍然被阻止。欣赏一些前进的指示。

数据：

data_train: https://www.dropbox.com/s/bnomyoidkcgyb2y/data_train.csv
data_test: https://www.dropbox.com/s/kn1bgde3hsf6ngy/data_test.csv

Answer 1

我推测在你的第一个问题中，你并不是指 XGBRegressor。

为了在管道中允许 XGBClassifier 到运行，您只需更改管道的初始定义：

params = {
    'max_depth': 6,
    'objective': 'multi:softprob',
    'num_class': 3,
    'n_gpus': 0
}
pipe_xgb = Pipeline([
    ('clf', xgb.XGBClassifier(**params))
])

（注意：我已将管道名称更改为 pipe_xgb，因此您需要在其余代码中进行更改。）

从的回答可以看出，如果目标中有两个以上的class，XGBoost会自动切换到multiclass classification多变的。所以你既不能也不需要指定 num_class.

您还应该将指标更改为 1 以进行 class化，因为在每个示例中您都使用 MAE，这是一个回归指标。

这是您的代码的完整示例，使用 XGBClassifier 和 accuracy 作为指标：

#################################################################
# Libraries
#################################################################
import time
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

import xgboost as xgb

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# Data loading and Symlinks
#################################################################
train = pd.read_csv("https://dl.dropbox.com/s/bnomyoidkcgyb2y/data_train.csv?dl=0")
test = pd.read_csv("https://dl.dropbox.com/s/kn1bgde3hsf6ngy/data_test.csv?dl=0")

#################################################################
# Train Test Split
#################################################################
# Selected features - Training data
X = train.drop(columns='fault_severity')

# Training data
y = train.fault_severity

# Test data
x = test

# Break off validation set from training data
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, train_size=0.8, test_size=0.2, random_state=0)


#################################################################
# Pipeline
#################################################################
params = {
    'max_depth': 6,
    'objective': 'multi:softprob',  # error evaluation for multiclass training
    'num_class': 3,
    'n_gpus': 0
}
pipe_xgb = Pipeline([
    ('clf', xgb.XGBClassifier(**params))
    ])

parameters_xgb = {
        'clf__n_estimators':[30,40], 
        'clf__criterion':['entropy'], 
        'clf__min_samples_split':[15,20], 
        'clf__min_samples_leaf':[3,4]
    }

grid_xgb = GridSearchCV(pipe_xgb,
    param_grid=parameters_xgb,
    scoring='accuracy',
    cv=5,
    refit=True)

#################################################################
# Modeling
#################################################################
start_time = time.time()

grid_xgb.fit(X_train, y_train)

#Calculate the score once and use when needed
acc = grid_xgb.score(X_valid,y_valid)

print("Best params                        : %s" % grid_xgb.best_params_)
print("Best training data accuracy        : %s" % grid_xgb.best_score_)    
print("Best validation data accuracy (*)  : %s" % acc)
print("Modeling time                      : %s" % time.strftime("%H:%M:%S", time.gmtime(time.time() - start_time)))

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# Prediction
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#Predict using the test data with selected features
y_pred = grid_xgb.predict(X_valid)

# Transform numpy array to dataframe
y_pred = pd.DataFrame(y_pred)

# Rearrange dataframe
y_pred.columns = ['prediction']
y_pred.insert(0, 'id', x['id'])
accuracy_score(y_valid, y_pred.prediction)

编辑以解决评论中的其他问题。

您可以使用 xgb 的 sklearn API 的 predict_proba 方法来获得每个 class:

的概率

y_pred = pd.DataFrame(grid_xgb.predict_proba(X_valid),
                      columns=['prediction_0', 'prediction_1', 'prediction_2'])
y_pred.insert(0, 'id', x['id'])

通过上面的代码，y_pred的格式如下：

      id  prediction_0  prediction_1  prediction_2
0  11066      0.490955      0.436085      0.072961
1  18000      0.718351      0.236274      0.045375
2  16964      0.920252      0.052558      0.027190
3   4795      0.958216      0.021558      0.020226
4   3392      0.306204      0.155550      0.538246

管道和 GridSearchCV，以及 XGBoost 和 RandomForest 的 Multi-Class 挑战

Pipeline and GridSearchCV, and Multi-Class challenge for XGBoost and RandomForest

python

classification

machine-learning

data-science