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梯度提升树（Gradient Boosting Trees）

🕗 发布于 2024-04-14 23:26 boosting  集成学习  机器学习  

通过5个条件判定一件事情是否会发生，5个条件对这件事情是否发生的影响力不同，计算每个条件对这件事情发生的影响力多大，写一个梯度提升树（Gradient Boosting Trees）模型程序,最后打印5个条件分别的影响力。

示例一

梯度提升树（Gradient Boosting Trees）是一个强大的机器学习模型，特别适用于处理非线性关系并估计特征的重要性。以下是一个使用Python和scikit-learn库中的GradientBoostingClassifier来计算每个条件对事件发生的影响力的示例程序。

import numpy as np  
from sklearn.datasets import make_classification  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier  
from sklearn.inspection import permutation_importance  
  
# 生成模拟数据，其中5个特征（条件）影响一个二元目标变量  
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=5, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)  
  
# 划分数据集为训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 创建梯度提升树分类器  
gb_clf = GradientBoostingClassifier(random_state=42)  
  
# 训练模型  
gb_clf.fit(X_train, y_train)  
  
# 计算特征重要性  
feature_importance = gb_clf.feature_importances_  
  
# 打印5个条件分别的影响力  
for idx, importance in enumerate(feature_importance):  
    print(f"Condition {idx + 1} influence: {importance}")  
  
# 另外，我们也可以使用排列特征重要性来验证结果  
# 注意：这种方法计算成本较高，因为它需要重新训练模型多次  
def calculate_permutation_importance(estimator, X, y):  
    result = permutation_importance(estimator, X, y, n_repeats=10, random_state=42, n_jobs=2)  
    return result.importances_mean  
  
# 计算排列特征重要性  
perm_importance = calculate_permutation_importance(gb_clf, X_test, y_test)  
  
# 打印排列特征重要性的结果  
for idx, perm_imp in enumerate(perm_importance):  
    print(f"Condition {idx + 1} permutation influence: {perm_imp}")


请注意，上面的代码示例中使用了make_classification函数来生成模拟数据，可能需要替换这部分代码以使用自己的数据集。梯度提升树模型通过feature_importances_属性直接提供了特征重要性，这是训练后模型的一个内置特性。

此外，还包含了使用permutation_importance函数计算排列特征重要性的代码，这是一种更稳健但计算成本更高的方法来估计特征影响力。可以根据需要选择使用哪种方法来评估特征重要性。

请确保已经安装了scikit-learn库，因为上面的代码依赖于它。如果没有安装，可以使用pip install scikit-learn命令来安装。

示例二

为了计算每个条件对一件事情发生的影响力，我们可以使用梯度提升树（Gradient Boosting Trees）模型。梯度提升树是一种强大的机器学习模型，它能够通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来创建一个强学习器，并且能够提供特征重要性的度量。

下面是一个使用Python和scikit-learn库中的GradientBoostingClassifier来计算特征重要性的示例程序。在这个示例中，我将生成一个模拟数据集，其中包含5个特征和一个二元目标变量。然后，我将训练梯度提升树模型，并打印出每个特征的重要性。

import numpy as np 
from sklearn.datasets import make_classification 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier 

# 生成模拟数据集  
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=5, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42) 

# 划分数据集为训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 

# 创建梯度提升树分类器  
clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0, max_depth=3, random_state=42) 

# 训练模型  
clf.fit(X_train, y_train) 

# 计算特征重要性  
feature_importance = clf.feature_importances_ 

# 打印5个条件分别的影响力  
for idx, importance in enumerate(feature_importance): 
  print(f"Condition {idx + 1} influence: {importance}")

在这个示例中，make_classification函数用于生成模拟数据，其中n_features=5表示有5个条件（特征），n_informative=5表示所有5个特征都是对目标变量有影响的。train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集。

GradientBoostingClassifier是梯度提升树分类器的实现，其中n_estimators表示要构建的弱学习器（决策树）的数量，learning_rate是学习率，max_depth是每个决策树的最大深度。

fit方法用于训练模型，而feature_importances_属性包含了训练后每个特征的重要性。最后，通过一个循环打印出每个条件的影响力。

请注意，这个示例使用了模拟数据。在实际应用中，应该使用真实的数据集，并根据需要调整模型的参数。此外，特征重要性是相对的，它们的总和通常为1，但具体的数值可能会因模型参数和数据集的不同而有所变化。

示例三

下面是一个使用梯度提升树（Gradient Boosting Trees）来计算每个条件对一件事情发生的影响力的Python程序示例。在这个示例中，将使用scikit-learn库中的GradientBoostingClassifier来训练模型，并使用模型自带的feature_importances_属性来获取特征重要性。

请注意，这个示例假设已经有一个包含5个特征（条件）和相应标签（事情是否发生）的数据集。

import numpy as np 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier 
from sklearn.datasets import make_classification 

# 生成模拟数据集，X包含5个特征，y是二分类标签  
# 在实际应用中，你应该使用你自己的数据集  
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=5, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42) 

# 划分数据集为训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 

# 创建梯度提升树分类器  
gb_clf = GradientBoostingClassifier(random_state=42) 

# 训练模型  
gb_clf.fit(X_train, y_train) 

# 获取特征重要性  
feature_importance = gb_clf.feature_importances_ 

# 打印5个条件分别的影响力  
for idx, importance in enumerate(feature_importance): 
  print(f"Condition {idx + 1} influence: {importance}")

在这个程序中，make_classification函数用于生成一个模拟数据集，其中包含5个特征（条件）和一个二分类标签（事情是否发生）。然后，数据集被划分为训练集和测试集。接下来，创建一个GradientBoostingClassifier实例，并使用训练数据拟合模型。拟合完成后，可以通过feature_importances_属性获取每个特征的重要性，该属性给出了每个特征在模型中的相对重要性。最后，程序遍历这些重要性值并打印出来。

请确保已经安装了scikit-learn库，如果没有安装，可以使用pip install scikit-learn命令来安装。

如果使用的是自己的数据集，应该将make_classification生成的模拟数据替换为自己的数据。在实际应用中，可能还需要对数据进行预处理，比如缺失值填充、特征缩放等。此外，可能还需要调整梯度提升树分类器的参数以获得最佳性能。

示例四

梯度提升树（Gradient Boosting Trees）是一个强大的机器学习模型，它通过组合多个决策树来创建一个强学习器。在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的GradientBoostingClassifier来实现这个模型，并通过feature_importances_属性来获取每个特征（条件）的影响力。

下面是一个示例程序，演示如何使用梯度提升树模型计算5个条件对一件事情发生的影响力，并打印出来：

import numpy as np 
from sklearn.datasets import make_classification 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier 

# 创建一个模拟数据集，其中5个特征（条件）影响一个二元目标变量  
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=5, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42) 

# 将数据集分割为训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 

# 创建梯度提升树分类器  
gb_clf = GradientBoostingClassifier(random_state=42) 

# 训练模型  
gb_clf.fit(X_train, y_train) 

# 获取特征重要性  
feature_importance = gb_clf.feature_importances_ 

# 打印每个条件的影响力  
for idx, importance in enumerate(feature_importance): 
  print(f"Condition {idx + 1} influence: {importance}")

在这个示例中，我们首先使用make_classification函数生成一个模拟数据集，其中包含5个特征（条件）和一个二元目标变量。然后，我们将数据集分割为训练集和测试集，并创建一个GradientBoostingClassifier对象。通过调用fit方法训练模型后，我们可以使用feature_importances_属性来获取每个特征的重要性。最后，我们遍历这些重要性并打印出来。

请注意，feature_importances_属性提供的是归一化的重要性分数，它们的总和为1，并且分数越高表示该特征对模型预测的贡献越大。这些分数可以帮助我们理解哪些条件对事情是否发生具有最大的影响力。

示例五

下面是一个使用梯度提升树（Gradient Boosting Trees）来计算每个条件对事件发生影响力的Python程序示例。在这个示例中，将使用scikit-learn库中的GradientBoostingClassifier来训练模型，并使用模型的feature_importances_属性来获取特征重要性。

请注意，这个例子假设已经有了包含5个条件和对应事件标签的数据集。如果没有数据集，可以使用make_classification函数（如之前示例所示）来生成模拟数据。

import numpy as np 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier 
from sklearn.datasets import load_iris # 这里只是为了演示，实际应该用你的数据集  
from sklearn.datasets import make_classification 


# 加载数据集，这里使用Iris数据集作为示例，但你应该使用你自己的数据  
# Iris数据集包含3类鸢尾花和4个特征，这里我们只使用前5个样本和两个特征作为示例  
iris = load_iris() 
X, y = iris.data[:5, :2], iris.target[:5] # 这里仅用于演示，实际数据应该更完整  

# 由于我们的数据集太小，这里我们创建一个合成数据集  
# 真实情况下，你应该有足够的数据来进行训练  
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=5, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42) 

# 划分数据集为训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 

# 创建梯度提升树分类器  
clf = GradientBoostingClassifier(random_state=42) 

# 训练模型  
clf.fit(X_train, y_train) 

# 获取特征重要性  
feature_importance = clf.feature_importances_ 

# 打印5个条件分别的影响力  
for idx, importance in enumerate(feature_importance): 
  print(f"Condition {idx + 1} influence: {importance}")

在这个示例中，首先加载了一个数据集（这里使用了Iris数据集的前几个样本和两个特征，但这不是一个好的实践，因为数据集太小且特征被截断）。然后，划分了数据集为训练集和测试集，并创建了一个GradientBoostingClassifier对象。接着，训练了模型，并使用feature_importances_属性来获取每个特征的重要性。最后，打印出了每个条件（特征）对事件发生的影响力。

请确保已经安装了scikit-learn库，因为上面的代码依赖于它。如果没有安装，可以使用pip install scikit-learn命令来安装。

另外，请注意，这个示例中的数据集和模型参数都是随意选择的，需要根据实际数据和问题来调整它们。特别是，可能需要调整GradientBoostingClassifier的参数以获得最佳性能，并使用完整的数据集来训练模型。


原文地址：https://blog.csdn.net/eidolon_foot/article/details/135662466

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