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XGBoost模型调参：GridSearchCV方法网格搜索优化参数(模型调参是调节什么)
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本篇文章是继上一篇文章：使用K-Fold训练和预测XGBoost模型的方法，探讨对XGBoost模型调优的方法，所使用的代码和数据文件均是基于上一篇文章的，需要的小伙伴可以跳转链接自行获取。
二、数据处理程序和上篇文章中的完全一致，不再赘述。
import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom xgboost import XGBRegressorfeature_file = pd.read_csv("./DataHousePricePrediction/train.csv")x = []# 特征数据y = []# 标签for index in feature_file.index.values: #print('index', index) #print(feature_file.values[0]) #print(feature_file.ix[index].values) x.append(feature_file.values[index][2: -1]) # 从原文件中提取输入变量数据 y.append(feature_file.values[index][1]) # 从原文件中提取输出变量标签x, y = np.array(x), np.array(y)# 划分训练集和验证集X_train,X_valid,y_train,y_valid = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=12345)三、XGBoost参数调优3.1 常见可调参数一般调参会考虑以下几个超参数(需要在模型中初始化)：
• learning_rate • n_estimators • max_depth • min_child_weight • subsample • colsample_bytree • gamma • reg_alpha • reg_lambda
这些参数的具体含义可见：XGBoost常用参数 定义模型：
#定义xgboost模型xgb = XGBRegressor(learning_rate =0.1, n_estimators=150, max_depth=5, min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, objective= 'reg:squarederror', reg_alpha= 0, reg_lambda= 1, nthread=4, scale_pos_weight=1, seed=27)3.2 GridSearchCV调参函数
不同于CV领域的神经网络，Scikit-learn为XGBoost模型提供了一个网格搜索最优化参数的方法：GridSearchCV(网格搜索交叉验证调参)。详细介绍见：sklearn.model_selection.GridSearchCV
在本文中，主要使用到了GridSearchCV中的以下几个参数：
estimator：表示所要调优的模型。param_grid：字典类型变量。主要存储的是要尝试的参数，每一个参数中要尝试的值组成一个列表，不同的参数列表构成一个字典。n_jobs，int类型，表示要并行运行的作业数，-1表示使用所有的处理器。通过此参数可以认为控制使用CPU的核数。cv，int类型，表示要交叉验证拆分的数量，也就是K-Fold的数量。GridSearchCV搜索原理：对param_grid中要尝试的变量进行排列组合，遍历每一种组合，通过交叉验证的方式返回所有参数组合下的评价指标得分，最后选择分数最高的组合对应的参数作为最优值。简单来说，GridSearchCV的搜索原理就是枚举，暴力搜索。
3.3 一般调参顺序调参的要旨是：每次调一个或两个超参数，然后将找到的最优超参数代入到模型中继续调余下的参数。 XGBoost一般的调参顺序和排列组合是：
最佳迭代次数(树模型的个数)：n_estimatorsmin_child_weight以及max_depthgammasubsample以及colsample_bytreereg_alpha以及reg_lambdalearning_rate下面以min_child_weight以及max_depth两个参数为例展示对应的调参程序：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV#Need to research#research_one: n_epoch#research_one: max_depthparam_test1 = { 'min_child_weight': [1, 2, 3], 'max_depth':[2, 3, 4, 5, 6, 7] }xgb_res = GridSearchCV(estimator = xgb, param_grid = param_test1, n_jobs=4, cv=5)xgb_res.fit(X_train, y_train)3.4 调参结果可视化在搜索完成后，本文使用了cv_results_、best_params_、best_score_作为搜索输出，这三个方法都是GridSearchCV方法的对象，含义是：
cv_results_:输出cv（交叉验证）结果的，可以是字典形式也可以是numpy形式，还可以转换成DataFrame格式best_params_：通过网格搜索得到的score最好对应的参数best_score_：输出最好的成绩print('max_depth_min_child_weight')print('gsearch1.grid_scores_', xgb_res.cv_results_)print('gsearch1.best_params_', xgb_res.best_params_)print('gsearch1.best_score_', xgb_res.best_score_)程序的输出为：
从输出的结果看出，GridSearchCV搜索确定了最佳的max_depth为3，最佳的min_child_weight为3，综合两种参数下模型的最佳得分为：0.65，获得了我们要的结果。 注:这里没有展示xgb_res.cv_results_的输出结果（太长了），从上面的对param_test1的定义可知，此次搜索中min_child_weight有3中取值，max_depth有6种取值，进行排列组合后有18种可能。cv_results_ 展示的就是这18种情况对应的交叉验证值。
四、总结GridSearchCV是XGBoost模型最常用的调参方法，在调参时要注意调参顺序并且要有效设置参数的变化范围，提高效率。受限于暴力搜索的设计逻辑，GridSearchCV 并不适用于数据量大和超参数数量多的场景。当数据量大时，可以考虑坐标下降方法；当所调超参数数量多时，可以考虑使用随机搜索 RandomizedSearchCV方法。 总的来说，有效的数据清洗和挖掘、符合使用场景的模型、灵活的训练和调参技巧是提高预测准确度的三大手段。
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