LightGBM原理與實踐簡記
寫在前面：
LightGBM 用了很久了，但是一直沒有對其進行總結，本文從 LightGBM 的使用、原理及參數調優三個方面進行簡要梳理。
目錄
開箱即用
quickstart
使用 LightGBM 官方接口，核心步驟
- 定義參數
- 構造數據
- train
- predict
# 1.定義參數
config = json.load(open("configs/lightgbm_config.json", 'r'))
# 2. 構造數據
index = int(len(features)*0.9)
train_fts, train_lbls = features[:index], labels[:index]
val_fts, val_lbls = features[index:], labels[index:]
train_data = lgb.Dataset(train_fts, label=train_lbls)
val_data = lgb.Dataset(val_fts, label=val_lbls)
# 3. train
bst = lgb.train(params=config, train_set=train_data, valid_sets=[val_data])
# 4. predict
lgb.predict(val_data)
# lightgbm_config.json
{
"objective":"binary",
"task":"train",
"boosting":"gbdt",
"num_iterations":500,
"learning_rate":0.1,
"max_depth":-1,
"num_leaves":64,
"tree_learner":"serial",
"num_threads":0,
"device_type":"cpu",
"seed":0,
"min_data_in_leaf":100,
"min_sum_hessian_in_leaf":0.001,
"bagging_fraction":0.9,
"bagging_freq":1,
"bagging_seed":0,
"feature_fraction":0.9,
"feature_fraction_bynode":0.9,
"feature_fraction_seed":0,
"early_stopping_rounds":10,
"first_metric_only":true,
"max_delta_step":0,
"lambda_l1":0,
"lambda_l2":1,
"verbosity":2,
"is_unbalance":true,
"sigmoid":1,
"boost_from_average":true,
"metric":[
"binary_logloss",
"auc",
"binary_error"
]
}
sklearn 接口
import lightgbm as lgb
# 1. config
"""
objective parameter:
『regression』 for LGBMRegressor
『binary』 or 『multiclass』 for LGBMClassifier
『lambdarank』 for LGBMRanker.
"""
lgb_clf = lgb.LGBMModel(
objective = 'binary',
metric = 'binary_logloss,auc',
learning_rate = 0.1,
bagging_fraction = 0.8,
feature_fraction = 0.9,
bagging_freq = 5,
n_estimators = 300,
max_depth = 4,
is_unbalance = True
)
# 2. fit
# 3. predict
增量學習
在處理大規模數據時，數據無法一次性載入內存，使用增量訓練。
主要通過兩個參數實現：
- init_model
- keep_training_booster
詳細方法見 增量學習/訓練
原理
在LightGBM，Xgboost一直是kaggle的屠榜神器之一，但是，一切都在進步~
回顧Xgboost
-
貪心算法生成樹，時間複雜度\(O(ndKlogn)\)，\(d\) 個特徵，每個特徵排序需要\(O(nlogn)\)，樹深度為\(K\)
- pre-sorting 對特徵進行預排序並且需要保存排序後的索引值（為了後續快速的計算分裂點），因此內存需要訓練數據的兩倍。
- 在遍歷每一個分割點的時候，都需要進行分裂增益的計算，
-
Level-wise 生長，並行計算每一層的分裂節點
- 提高了訓練速度
- 但同時也因為節點增益過小增加了很多不必要的分裂，增加了計算量
LightGBM
- 基於 Histogram 的決策樹算法
- 帶深度限制的 Leaf-wise 的葉子生長策略
- 直方圖做差加速
- 直接支持類別特徵（Categorical Feature）
- Cache命中率優化
- 基於直方圖的稀疏特徵優化
- 多線程優化
直方圖算法
- 將連續的浮點特徵離散成
個離散值，並構造寬度為
。默認k為 255
- 遍歷訓練數據，統計每個離散值在直方圖中的累計統計量。
- 在進行特徵選擇時，只需要根據直方圖的離散值，遍歷尋找最優的分割點。
內存優化：
- int32存下標，float32存數據 -> 8位存儲
- 內存消耗可以降低為原來的
。
時間優化：
- \(O(nd)\)變為\(O(kd)\)
Leaf-wise 生長
Leaf-wise（按葉子生長）生長策略
- 每次從當前所有葉子中找到分裂增益最大（一般也是數據量最大）的一個葉子
- 然後分裂，如此循環。
- 同 Level-wise 相比，在分裂次數相同的情況下，Leaf-wise 可以降低更多的誤差，得到更好的精度。Leaf-wise 的缺點是可能會長出比較深的決策樹，產生過擬合。因此 LightGBM 在 Leaf-wise 之上增加了一個最大深度的限制，在保證高效率的同時防止過擬合。
類別型特徵支持
xgboost使用one-hot編碼，LightGBM 採用了 Many vs Many 的切分方式，實現過程如下【7】：
-
將類別的取值當做bin，有多少個取值就是多少個bin(去除樣本極少的bin)
-
統計該特徵中的各取值上的樣本數，按照從樣本數從大到小排序，去除樣本佔比小於1%的類別值
-
對於剩餘的特徵值（可以理解為一個特徵值對應一個桶），統計各個特徵值對應的樣本的一階梯度之和，二階梯度之和，根據正則化係數，算得各個桶的統計量: 一階梯度之和 / (二階梯度之和 + 正則化係數）；
-
根據該統計量對各個桶進行從大到小排序；在排序好的桶上，進行最佳切點查找
並行支持
- 特徵並行：在不同機器在不同的特徵集合上分別尋找最優的分割點，然後在機器間同步最優的分割點。
- 數據並行：讓不同的機器先在本地構造直方圖，然後進行全局的合併，最後在合併的直方圖上面尋找最優分割點。
不均衡數據處理
- 二分類
is_unbalance=True，表示 正樣本的權重/負樣本的權重 等於負樣本的樣本數/正樣本的樣本數- 或設置
scale_pos_weight，代表的是正類的權重，可以設置為 number of negative samples / number of positive samples
- 多分類
class weight
- 自定義 facal loss【9】
參數調優
參數說明
核心參數
-
boosting / boost / boosting_type
用於指定弱學習器的類型，默認值為 『gbdt』，表示使用基於樹的模型進行計算。還可以選擇為 『gblinear』 表示使用線性模型作為弱學習器。
『gbdt』，使用梯度提升樹 『rf』，使用隨機森林 『dart』，不太了解，官方解釋為 Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees 『goss』，使用單邊梯度抽樣算法，速度很快，但是可能欠擬合。 -
objective / application
「regression」，使用L2正則項的回歸模型（默認值）。 「regression_l1」，使用L1正則項的回歸模型。 「mape」，平均絕對百分比誤差。 「binary」，二分類。 「multiclass」，多分類。 -
num_class
多分類問題的類別個數 -
增量訓練
keep_training_booster=True # 增量訓練
超參
調優
調優思路與方向
- 樹結構參數
- max_depth ：3-8
- num_leaves：最大值是
2^(max_depth) - min_data_in_leaf
- 訓練速度參數
- learning_rate 和 n_estimators，結合early_stopping使用
- max_bin：變量分箱的數量，默認255。調大則準確，但容易過擬合；調小可以加速
- 防止過擬合
- lambda_l1 和 lambda_l2：
L1和L2正則化，對應XGBoost的reg_lambda和reg_alpha - min_gain_to_split：如果你設置的深度很深，但又無法向下分裂，
LGBM就會提示warning，無法找到可以分裂的了，說明數據質量已經達到了極限了。參數含義和XGBoost的gamma是一樣。比較保守的搜索範圍是(0, 20)，它可以用作大型參數網格中的額外正則化 - bagging_fraction：訓練每棵樹的訓練樣本百分比
- feature_fraction：訓練每棵樹時要採樣的特徵百分比
- lambda_l1 和 lambda_l2：
自動調參
使用Optuna，定義優化目標函數：
- 定義訓練參數字典
- 創建模型，訓練
- 定義指標
import optuna # pip install optuna
from sklearn.metrics import log_loss
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from optuna.integration import LightGBMPruningCallback
def objective(trial, X, y):
param_grid = {
"n_estimators": trial.suggest_categorical("n_estimators", [10000]),
"learning_rate": trial.suggest_float("learning_rate", 0.01, 0.3),
"num_leaves": trial.suggest_int("num_leaves", 20, 3000, step=20),
"max_depth": trial.suggest_int("max_depth", 3, 12),
"min_data_in_leaf": trial.suggest_int("min_data_in_leaf", 200, 10000, step=100),
"max_bin": trial.suggest_int("max_bin", 200, 300),
"lambda_l1": trial.suggest_int("lambda_l1", 0, 100, step=5),
"lambda_l2": trial.suggest_int("lambda_l2", 0, 100, step=5),
"min_gain_to_split": trial.suggest_float("min_gain_to_split", 0, 15),
"bagging_fraction": trial.suggest_float(
"bagging_fraction", 0.2, 0.95, step=0.1
),
"bagging_freq": trial.suggest_categorical("bagging_freq", [1]),
"feature_fraction": trial.suggest_float(
"feature_fraction", 0.2, 0.95, step=0.1
),
}
cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=1121218)
cv_scores = np.empty(5)
for idx, (train_idx, test_idx) in enumerate(cv.split(X, y)):
X_train, X_test = X.iloc[train_idx], X.iloc[test_idx]
y_train, y_test = y[train_idx], y[test_idx]
model = lgbm.LGBMClassifier(objective="binary", **param_grid)
model.fit(
X_train,
y_train,
eval_set=[(X_test, y_test)],
eval_metric="binary_logloss",
early_stopping_rounds=100,
callbacks=[
LightGBMPruningCallback(trial, "binary_logloss")
],
)
preds = model.predict_proba(X_test)
preds = model.predict_proba(X_test)
# 優化指標logloss最小
cv_scores[idx] = log_loss(y_test, preds)
return np.mean(cv_scores)
調優
study = optuna.create_study(direction="minimize", study_name="LGBM Classifier")
func = lambda trial: objective(trial, X, y)
study.optimize(func, n_trials=20)
搜索完成後，調用best_value和bast_params屬性，調參就出來了。
print(f"\tBest value (rmse): {study.best_value:.5f}")
print(f"\tBest params:")
for key, value in study.best_params.items():
print(f"\t\t{key}: {value}")
-----------------------------------------------------
Best value (binary_logloss): 0.35738
Best params:
device: gpu
lambda_l1: 7.71800699380605e-05
lambda_l2: 4.17890272377219e-06
bagging_fraction: 0.7000000000000001
feature_fraction: 0.4
bagging_freq: 5
max_depth: 5
num_leaves: 1007
min_data_in_leaf: 45
min_split_gain: 15.703519227860273
learning_rate: 0.010784015325759629
n_estimators: 10000
得到這個參數組合後，我們就可以拿去跑模型了，看結果再手動微調，這樣就可以省很多時間了。
特徵重要性
lgb_clf.feature_importances_
references
【1】詳解LightGBM兩大利器：基於梯度的單邊採樣（GOSS）和互斥特徵捆綁（EFB）//zhuanlan.zhihu.com/p/366234433
【2】LightGBM的參數詳解以及如何調優. //cloud.tencent.com/developer/article/1696852
【3】LightGBM 中文文檔. //lightgbm.cn/
【4】決策樹（下）——XGBoost、LightGBM（非常詳細）//zhuanlan.zhihu.com/p/87885678
【5】//www.showmeai.tech/article-detail/195
【6】//zhuanlan.zhihu.com/p/99069186
【7】lightgbm離散類別型特徵為什麼按照每一個類別里對應樣本的一階梯度求和/二階梯度求和排序？ – 一直學習一直爽的回答 – 知乎 //www.zhihu.com/question/386888889/answer/1195897410
【9】LightGBM with the Focal Loss for imbalanced datasets
