python XGboost回归预测 算法实现和原理讲解（比赛青睐）

对经典问题 波士顿房价进行回归预测

一、加载波士顿数据集并观察数据的shape。

from sklearn.model_selection import train_test_split
def del_data(): #建立处理数据集的方法，便于直接带入xgboost算法
    (train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data()
    print(train_data.shape)
    print(train_targets.shape)
    print(test_data.shape)
    print(test_targets.shape)

由图像可知道，波士顿训练集的房价特征集是404个 13个维度的特征集，测试集为102。

二、xgboost回归是否需要归一化

答案：否，xgboos底层还是根据决策树去做的，是通过最优分裂点进行优化的。和树有关的决策算法过程是不需要进行归一标准化的。

三、xgboost可调节参数

答案：任何一个机器学习的算法中都存在自己的Parameters，参数集可以调节。

XGboost的管方文档 对于python的 api调用接口可以看下方的网址：

https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html

从官方文档中能看到可以调节的参数有非常的多，但是在实际试验中，调用算法 除了较为重要的一些参

数可以采用网格搜索的方法进行调参，其他系数，若没有强大的数学功底和理解底层的思想，用默认的

参数就是最有的解。

max_depth,learning_rate,n_estimators 是可以调节的参数。

四、下面是代码实现的过程

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import xgboost as xgb
from keras.datasets import boston_housing

def main():
    (train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data()

    model = xgb.XGBRegressor(max_depth=6,learning_rate=0.05,n_estimators=100,randam_state=42)
    model.fit(train_data,train_targets)
    test_predict=model.predict(test_data)
    train_predict = model.predict(train_data)

    msetest=mean_squared_error(test_targets,test_predict)
    msetrain=mean_squared_error(train_targets,train_predict)
    print(msetest)
    print(msetrain)
    print(test_targets)
    print(abs(test_predict-test_targets))

model 是构建的模型。通过对训练集的学习来做对未来的预测。
msetest，msetrain是你自己的评估结果 可以通过这两个值来判断你的模型构建是否优秀 。
msetest 是模型对测试集预测得到结果的mse值， msetrain 是模型对训练集预测得到结果的mse值。

由此能看出，在训练集表现的非常好，测试集表现还比较差。需要通过优化模型来进行调参。这里我就

不做累述去调参，后期会更新如何调参的文章，这篇主要是说原理。

五、原理通俗解释。

obj是目标函数 ，整个算法就是通过最优化这个目标函数来实现的。

这个是正则项为了防止模型的复杂度，抑制模型复杂度。

通过对
这个的优化，本算法采取已知第t-1步回归树的形成，去推导第t步回归树的形成，进而可以优化目标函数。

具体的优化方法就是泰勒展开，已知t-1步的状态
优化到这样的形式，具体也可以看官方文档和论文讲的非常详细，我就是从简单理解和实现的角度去讲述。

最终的展示结果为

六、简单理解

其实就是根据决策树的思想将n个样例m个特征，划分每一个特征的回归决策树，找到最优点进行分割，最终得到n个样例m个特征的最优划分点。由最初迭代至最终的算法。
整体的思路框架大概就是这样的。欢迎讨论
文章不易 希望能够。。。。。。。。。。。。

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_47324594/article/details/120819585