Catboost算法原理解析及代碼實現(xiàn)

前言

今天博主來介紹一個超級簡單并且又極其實用的boosting算法包Catboost，據(jù)開發(fā)者所說這一boosting算法是超越Lightgbm和XGBoost的又一個神器。

catboost 簡介

在博主看來catboost有一下三個的優(yōu)點：

• 它自動采用特殊的方式處理類別型特征（categorical features）。首先對categorical features做一些統(tǒng)計，計算某個類別特征（category）出現(xiàn)的頻率，之后加上超參數(shù)，生成新的數(shù)值型特征（numerical features）。這也是我在這里介紹這個算法最大的motivtion，有了catboost，再也不用手動處理類別型特征了。

• catboost還使用了組合類別特征，可以利用到特征之間的聯(lián)系，這極大的豐富了特征維度。

• catboost的基模型采用的是對稱樹，同時計算leaf-value方式和傳統(tǒng)的boosting算法也不一樣，傳統(tǒng)的boosting算法計算的是平均數(shù)，而catboost在這方面做了優(yōu)化采用了其他的算法，這些改進都能防止模型過擬合。

catboost 實戰(zhàn)

這里博主采用的是之前參加一個CTR點擊率預估的數(shù)據(jù)集，首先通過pandas讀入數(shù)據(jù)。

     

      
from catboost import CatBoostClassifier
      
import pandas as pd
      
from sklearn.model_selection import train_test_split
      
import numpy as np
      
data  = pd.read_csv("ctr_train.txt", delimiter="\t")
      
del data["user_tags"]
      
data = data.fillna(0)
      
X_train, X_validation, y_train, y_validation = train_test_split(data.iloc[:,:-1],data.iloc[:,-1],test_size=0.3 , random_state=1234)
     

這里我們可以觀察一下數(shù)據(jù)的特征列，這里有很多列特征比如廣告的寬高，是否可以下載，是否會跳轉(zhuǎn)等一些特征，而且特征的數(shù)據(jù)類型各不一樣，有數(shù)值型（creative_height），布爾型（creative_is_js)等不同類型的特征。

data

下圖我們對所有特征做了一個統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)整個訓練數(shù)據(jù)集一共有34列，除去標簽列，整個數(shù)據(jù)集一共有33個特征，其中6個為布爾型特征，2個為浮點型特征，18個整型特征，還有8個對象型特征。

data_information

如果按照正常的算法，此時應該將非數(shù)值型特征通過各種數(shù)據(jù)預處理手段，各種編碼方式轉(zhuǎn)化為數(shù)值型特征。而在catboost中你根本不用費心干這些，你只需要告訴算法，哪些特征屬于類別特征，它會自動幫你處理。代碼如下所示：

     

      
categorical_features_indices = np.where(X_train.dtypes != np.float)[0]
      
model = CatBoostClassifier(iterations=100, depth=5,cat_features=categorical_features_indices,learning_rate=0.5, loss_function='Logloss',
      
logging_level='Verbose')
     

最后就是將數(shù)據(jù)喂給算法，訓練走起來。

model.fit(X_train,y_train,eval_set=(X_validation, y_validation),plot=True)

將plot = ture 打開后，catboot包還提供了非常炫酷的訓練可視化功能，從下圖可以看到我的Logloss正在不停的下降。

training

訓練結(jié)束后，通過model.feature_importances_屬性，我們可以拿到這些特征的重要程度數(shù)據(jù)，特征的重要性程度可以幫助我們分析出一些有用的信息。

     

      
import matplotlib.pyplot as plt
      
fea_ = model.feature_importances_
      
fea_name = model.feature_names_
      
plt.figure(figsize=(10, 10))
      
plt.barh(fea_name,fea_,height =0.5)
     

執(zhí)行上方代碼，我們可以拿到特征重要程度的可視化結(jié)構(gòu)，從下圖我們發(fā)現(xiàn)campaign_id是用戶是否點擊這個廣告的最關(guān)鍵的影響因子。

feature_importance

結(jié)語

至此整個catboot的優(yōu)點和使用方法都介紹完了，是不是覺得十分簡單易用，而且功能強大。深度學習，神經(jīng)網(wǎng)絡減弱了我們對特征工程的依賴，catboost也在朝著這方面努力。所以有時候碰到需要特別多的前期數(shù)據(jù)處理和特征數(shù)值化的任務時，可以嘗試用一下catboost，python pip install catboost 即可安裝哦。