本文内容结构主要参考Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost with codes in Python 及其 中文翻译 XGBoost参数调优完全指南。由于参考博客代码部分api已经更新，因此对部分代码进行了更新。
简介
XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据，常年在kaggle中大杀四方。
构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个参数。所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？
这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读。在这篇文章中，我们会学到参数调优的技巧，以及XGboost相关的一些有用的知识。以及，我们会用Python在一个数据集上实践一下这个算法。
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是Gradient Boosting算法的一个优化的版本。因为我在前一篇文章——基于Python的Gradient Boosting算法参数调整完全指南
，里面已经涵盖了Gradient Boosting算法的很多细节了。我强烈建议大家在读本篇文章之前，把那篇文章好好读一遍。它会帮助你对Boosting算法有一个宏观的理解，同时也会对GBM的参数调整有更好的体会。
内容列表
1、XGBoost 的优势
2、理解XGBoost的参数
3、调参实例
1、XGBoost 的优势
XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。当我对它的表现有更多了解的时候，当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候，我发现它具有很多优势：
1.1 正则化
- 标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减少过拟合也是有帮助的。
- 实际上，XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名。
1.2 并行处理
- XGBoost可以实现并行处理，相比GBM有了速度的飞跃。
- 不过，众所周知，Boosting算法是顺序处理的，它怎么可能并行呢？每一课树的构造都依赖于前一棵树，那具体是什么让我们能用多核处理器去构造一个树呢？我希望你理解了这句话的意思。如果你希望了解更多，点击这个链接。
- XGBoost 也支持Hadoop实现。
1.3 高度的灵活性
- XGBoost 允许用户定义自定义优化目标和评价标准。
- 它对模型增加了一个全新的维度，所以我们的处理不会受到任何限制。
1.4 缺失值处理
- XGBoost内置处理缺失值的规则。
- 用户需要提供一个和其它样本不同的值，然后把它作为一个参数传进去，以此来作为缺失值的取值。XGBoost在不同节点遇到缺失值时采用不同的处理方法，并且会学习未来遇到缺失值时的处理方法。
1.5 剪枝
- 当分裂时遇到一个负损失时，GBM会停止分裂。因此GBM实际上是一个贪心算法。
- XGBoost会一直分裂到指定的最大深度(max_depth)，然后回过头来剪枝。如果某个节点之后不再有正值，它会去除这个分裂。
- 这种做法的优点，当一个负损失（如-2）后面有个正损失（如+10）的时候，就显现出来了。GBM会在-2处停下来，因为它遇到了一个负值。但是XGBoost会继续分裂，然后发现这两个分裂综合起来会得到+8，因此会保留这两个分裂。
1.6 内置交叉验证
- XGBoost允许在每一轮boosting迭代中使用交叉验证。因此，可以方便地获得最优boosting迭代次数。
- 而GBM使用网格搜索，只能检测有限个值。
需要注意的是在xgboost中迭代次数指的是树的棵树。这与我们广义上的迭代次数是不同的。
1.7 在已有的模型基础上继续
- XGBoost可以在上一轮的结果上继续训练。这个特性在某些特定的应用上是一个巨大的优势。
- sklearn中的GBM的实现也有这个功能，两种算法在这一点上是一致的。
相信你已经对XGBoost强大的功能有了点概念。注意这是我自己总结出来的几点，你如果有更多的想法，尽管在下面评论指出，我会更新这个列表的！
你的胃口被我吊起来了吗？棒棒哒！如果你想更深入了解相关信息，可以参考下面这些文章：
2、XGBoost 的参数
XGBoost的作者把所有的参数分成了三类：
- 通用参数：宏观函数控制。
- Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。
- 学习目标参数：控制训练目标的表现。
在这里我会类比GBM来讲解，所以作为一种基础知识，强烈推荐先阅读这篇文章。
2.1 通用参数
这些参数用来控制XGBoost的宏观功能。
-
booster[默认gbtree]
选择每次迭代的模型，有两种选择：- gbtree：基于树的模型；
- gbliner：线性模型。
-
silent[默认0]- 当这个参数值为1时，静默模式开启，不会输出任何信息。
- 一般这个参数就保持默认的0，因为这样能帮我们更好地理解模型。
-
nthread[默认值为最大可能的线程数]- 这个参数用来进行多线程控制，应当输入系统的核数。
- 如果你希望使用CPU全部的核，那就不要输入这个参数，算法会自动检测它。
2.2 booster参数
尽管有两种booster可供选择，我这里只介绍tree booster，因为它的表现远远胜过linear booster，所以linear booster很少用到。
-
eta[default=0.3, alias:learning_rate]
类似于神经网络中的学习率，但这里eta（论文中是shrinkage的意思）的作用是限制每棵树学到的东西大小，以让更多的树来进行学习。- 和GBM中的 learning rate 参数类似。
- 通过减少每一步的权重，可以提高模型的鲁棒性。
- 典型值为0.01-0.2。
-
min_child_weight[default=1]
最小叶子节点中样本的权重和，有点类似与随机森林中的最小叶子节点样本数，设置大点有防止过拟合的作用。- 决定最小叶子节点样本权重和。
- 和GBM的 min_child_leaf 参数类似，但不完全一样。XGBoost的这个参数是最小样本权重的和，而GBM参数是最小样本总数。
- 这个参数用于避免过拟合。当它的值较大时，可以避免模型学习到局部的特殊样本。
- 但是如果这个值过高，会导致欠拟合。这个参数需要使用CV来调整。
-
max_depth[default=6]
和GBM中的参数相同，这个值为树的最大深度。- 这个值也是用来避免过拟合的。max_depth越大，模型会学到更具体更局部的样本。
- 需要使用CV函数来进行调优。
- 典型值：3-10
-
max_leaf_nodes
每棵树最大的节点或叶子的数量。- 可以替代max_depth的作用。因为如果生成的是二叉树，一个深度为n的树最多生成n2个叶子。
- 如果定义了这个参数，GBM会忽略max_depth参数。
-
gamma[default=0, alias:min_split_loss]
可以理解为一般决策树中分裂时候熵（或基尼系数）减少的量，大于这个量才进行分裂。- 在节点分裂时，只有分裂后损失函数的值下降了，才会分裂这个节点。Gamma指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值。
- 这个参数的值越大，算法越保守。这个参数的值和损失函数息息相关，所以是需要调整的。
-
max_delta_step[default=0]- 这参数限制每棵树权重改变的最大步长。如果这个参数的值为0，那就意味着没有约束。如果它被赋予了某个正值，那么它会让这个算法更加保守。
- 通常，这个参数不需要设置。但是当各类别的样本十分不平衡时，它对逻辑回归是很有帮助的。
- 这个参数一般用不到，但是你可以挖掘出来它更多的用处。
-
subsample[default=1]- 和GBM中的subsample参数一模一样。这个参数控制对于每棵树，随机采样的比例。
- 减小这个参数的值，算法会更加保守，避免过拟合。但是，如果这个值设置得过小，它可能会导致欠拟合。
- 典型值：0.5-1。
-
colsample_bytree[default=1]- 和GBM里面的max_features参数类似。用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。
- 典型值：0.5-1
-
colsample_bylevel[default=1]- 用来控制树的每一级的每一次分裂，对列数的采样的占比。
- 我个人一般不太用这个参数，因为
subsample参数和colsample_bytree参数可以起到相同的作用。但是如果感兴趣，可以挖掘这个参数更多的用处。
-
lambda[default=1, alias:reg_lambda]
权重的L2正则化项。(和Ridge regression类似)。
- 这个参数是用来控制XGBoost的正则化部分的。虽然大部分数据科学家很少用到这个参数，但是这个参数在减少过拟合上还是可以挖掘出更多用处的。
-
alpha[default=0, alias:reg_alpha]- 权重的L1正则化项。(和Lasso regression类似)。
- 可以应用在很高维度的情况下，使得算法的速度更快。
-
scale_pos_weight[default=1]- 在各类别样本十分不平衡时，把这个参数设定为一个正值，可以使算法更快收敛。
- 通常可以将其设置为负样本的数目与正样本数目的比值。
2.3 学习目标参数
这个参数用来控制理想的优化目标和每一步结果的度量方法。
-
objective[default=reg:squarederror]
这个参数定义需要被最小化的损失函数。最常用的值有：- reg:squarederror 均方误差的回归预测。
- binary:logistic 二分类的逻辑回归，返回预测的概率(不是类别)。
- multi:softmax 使用softmax的多分类器，返回预测的类别(不是概率)。
- 在这种情况下，你还需要多设一个参数：num_class(类别数目)。
- multi:softprob 和multi:softmax参数一样，但是返回的是每个数据属于各个类别的概率。
-
eval_metric[默认值取决于objective参数的取值]- 对于有效数据的度量方法。
- 对于回归问题，默认值是rmse，对于分类问题，默认值是error。
- 典型值有：
- rmse 均方根误差
- mae 平均绝对误差
- logloss 负对数似然函数值
- error 二分类错误率(阈值为0.5)
- merror 多分类错误率
- mlogloss 多分类logloss损失函数
- auc 曲线下面积
-
seed[default=0]- 随机数的种子
- 设置它可以复现随机数据的结果，也可以用于调整参数
如果你之前用的是Scikit-learn,你可能不太熟悉这些参数。但是有个好消息，python的XGBoost模块有一个sklearn包，XGBClassifier。这个包中的参数是按sklearn风格命名的。会改变的函数名是：
1、eta -> learning_rate
2、lambda -> reg_lambda
3、alpha -> reg_alpha
你肯定在疑惑为啥咱们没有介绍和GBM中的n_estimators类似的参数。XGBClassifier中确实有一个类似的参数，但是，是在标准XGBoost实现中调用拟合函数时，把它作为num_boosting_rounds参数传入。
XGBoost Guide 的一些部分是我强烈推荐大家阅读的，通过它可以对代码和参数有一个更好的了解：
XGBoost Parameters (official guide)
XGBoost Demo Codes (xgboost GitHub repository)
Python API Reference (official guide)
3、调参示例
我们从Data Hackathon 3.x AV版的hackathon中获得数据集，和GBM 介绍文章中是一样的。更多的细节可以参考competition page
数据集可以从这里下载。我已经对这些数据进行了一些处理：
- City变量，因为类别太多，所以删掉了一些类别。
- DOB变量换算成年龄，并删除了一些数据。
- 增加了 EMI_Loan_Submitted_Missing 变量。如果EMI_Loan_Submitted变量的数据缺失，则这个参数的值为1。否则为0。删除了原先的EMI_Loan_Submitted变量。
- EmployerName变量，因为类别太多，所以删掉了一些类别。
- 因为Existing_EMI变量只有111个值缺失，所以缺失值补充为中位数0。
- 增加了 Interest_Rate_Missing 变量。如果Interest_Rate变量的数据缺失，则这个参数的值为1。否则为0。删除了原先的Interest_Rate变量。
- 删除了Lead_Creation_Date，从直觉上这个特征就对最终结果没什么帮助。
- Loan_Amount_Applied, Loan_Tenure_Applied 两个变量的缺项用中位数补足。
- 增加了 Loan_Amount_Submitted_Missing 变量。如果Loan_Amount_Submitted变量的数据缺失，则这个参数的值为1。否则为0。删除了原先的Loan_Amount_Submitted变量。
- 增加了 Loan_Tenure_Submitted_Missing 变量。如果 Loan_Tenure_Submitted 变量的数据缺失，则这个参数的值为1。否则为0。删除了原先的 Loan_Tenure_Submitted 变量。
- 删除了LoggedIn, Salary_Account 两个变量
- 增加了 Processing_Fee_Missing 变量。如果 Processing_Fee 变量的数据缺失，则这个参数的值为1。否则为0。删除了原先的 Processing_Fee 变量。
- Source前两位不变，其它分成不同的类别。
- 进行了离散化和独热编码(一位有效编码)。
如果你有原始数据，可以从资源库里面下载data_preparation的Ipython notebook 文件，然后自己过一遍这些步骤。
首先，import必要的库，然后加载数据。
%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
import xgboost as xgb
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
# 也可以直接下面这样，两个接口用法基本都是一样的
# from xgboost import XGBClassifier
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pylab import rcParams
rcParams['figure.figsize'] = 12, 4
train = pd.read_csv('train_modified.csv')
target = 'Disbursed'
IDcol = 'ID'
注意我import了两种XGBoost：
xgb - 直接引用xgboost。接下来会用到其中的“cv”函数。
XGBClassifier - 是xgboost的sklearn包。这个包允许我们像GBM一样使用Grid Search 和并行处理。
在向下进行之前，我们先定义一个函数，它可以帮助我们建立XGBoost models 并进行交叉验证。好消息是你可以直接用下面的函数，以后再自己的models中也可以使用它。
def modelfit(alg, dtrain, predictor, useTrainCV=True, cv_folds=5,
early_stopping_rounds=200):
if useTrainCV:
xgb_param = alg.get_xgb_params()
xgtrain = xgb.DMatrix(dtrain[predictors].values, label=dtrain[target].values)
cvresult = xgb.cv(xgb_param, xgtrain,
num_boost_round=alg.get_params()['n_estimators'],
nfold=cv_folds, metrics='auc',
early_stopping_rounds=early_stopping_rounds,
verbose_eval=False, show_stdv=True)
alg.set_params(n_estimators=cvresult.shape[0])
# 最佳 n_estimators数，也即树的棵树
print(cvresult.shape[0])
# Fit the algorithm on the data
alg.fit(dtrain[predictors], dtrain['Disbursed'], eval_metric='auc')
# Predict training set
dtrain_predictions = alg.predict(dtrain[predictors])
dtrain_predprob = alg.predict_proba(dtrain[predictors])[:,1]
# Print model report
print('\nModel Report')
print('Accuracy : %.4g'%metrics.accuracy_score(dtrain['Disbursed'].values,
dtrain_predictions))
print("AUC Score (Train): %f" % metrics.roc_auc_score(dtrain['Disbursed'],
dtrain_predprob))
feat_imp = pd.Series(alg.get_booster().get_fscore()).sort_values(ascending=False)
feat_imp.plot(kind='bar', title='Feature Importance')
plt.ylabel('Feature Importance Score')
return cvresult
Python中的xgboost可以通过
get_fscore和get_score获取特征重要性，其中特征重要性有多种度量方法,先看看官方对于这个方法的说明:
Get feature importance of each feature. Importance type can be defined as:
- ‘weight’: the number of times a feature is used to split the data across all trees.
- ‘gain’: the average gain across all splits the feature is used in.
- ‘cover’: the average coverage across all splits the feature is used in.
- ‘total_gain’: the total gain across all splits the feature is used in.
- ‘total_cover’: the total coverage across all splits the feature is used in.
get_fscore应该是重要性度量为gain的返回值，而get_score则有多种重要性衡量方法。
更详细的说明可以参考xgboost特征重要性指标: weight, gain, cover
3.1 参数调优的一般方法
我们会使用和GBM中相似的方法。需要进行如下步骤：
- 选择较高的学习速率(learning rate)。一般情况下，学习速率的值为0.1。但是，对于不同的问题，理想的学习速率有时候会在0.05到0.3之间波动。选择对应于此学习速率的理想决策树数量。XGBoost有一个很有用的函数“cv”，这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证，并返回理想的决策树数量。
- 对于给定的学习速率和决策树数量，进行决策树特定参数调优(max_depth, min_child_weight, gamma, subsample, colsample_bytree)。在确定一棵树的过程中，我们可以选择不同的参数，待会儿我会举例说明。
- xgboost的正则化参数的调优。(lambda, alpha)。这些参数可以降低模型的复杂度，从而提高模型的表现。
- 降低学习速率，确定理想参数。
下面一起详细地一步步进行这些操作。
第一步：确定学习速率和tree_based 参数调优的估计器数目
为了确定boosting参数，我们要先给其它参数一个初始值。咱们先按如下方法取值：
-
max_depth= 5 :这个参数的取值最好在3-10之间。我选的起始值为5，但是你也可以选择其它的值。起始值在4-6之间都是不错的选择。 -
min_child_weight= 1:在这里选了一个比较小的值，因为这是一个极不平衡的分类问题。因此，某些叶子节点下的值会比较小。 -
gamma= 0: 起始值也可以选其它比较小的值，在0.1到0.2之间就可以。这个参数后继也是要调整的。 -
subsample,colsample_bytree= 0.8: 这个是最常见的初始值了。典型值的范围在0.5-0.9之间。 -
scale_pos_weight= 1: 这个值是因为类别十分不平衡。
请注意，上面这些参数的值只是一个初始的估计值，后继需要调优。这里把学习速率就设成默认的0.1。然后用xgboost中的cv函数来确定最佳的决策树数量。前文中的函数可以完成这个工作。
# Choose all predictors except target & IDcols
predictors = [x for x in train.columns if x not in [target, IDcol]]
xgb1 = XGBClassifier(learning_rate=0.1,
n_estimators=1000,
max_depth=5,
min_child_weight=1,
gamma=0,
subsample=0.8,
colsample_bytree=0.8,
objective='binary:logistic',
nthread=20,
scale_pos_weight=1,
seed=27)
res = modelfit(xgb1, train, predictors)
image.png
从输出结果可以看出，在学习速率为0.1时，理想的决策树数目是123。这个数字对你而言可能比较高，当然这也取决于你的系统的性能。
第二步： max_depth 和 min_weight 参数调优
我们先对这两个参数调优，是因为它们对最终结果有很大的影响。首先，我们先大范围地粗调参数，然后再小范围地微调。
注意：在这一节我会进行高负荷的栅格搜索(grid search)，这个过程大约需要15-30分钟甚至更久，具体取决于你系统的性能。你也可以根据自己系统的性能选择不同的值。
这里先写个函数来更好的输出gridsearch的结果：
def parse_cvres(cv_res, rank_method=0):
"""以更好看的方式输出cv result.
rank_method: 0表示按均值排序，1表示按方差排序
"""
params_score = []
for rank in cv_res['rank_test_score']:
mean = round(cv_res['mean_test_score'][rank-1], 4)
std = round(cv_res['std_test_score'][rank-1], 4)
params = cv_res['params'][rank-1]
params_score.append([mean, std, params])
params_score = sorted(params_score, key=lambda x:x[rank_method],reverse=True)
for mean, std, params in params_score:
print(f"mean: {mean}, std: {std}, params: {params}")
网格搜索参数:
# Step 2: Tune max_depth and min_child_weight
param_test1 = {
'max_depth':range(3, 10, 2),
'min_child_weight':range(1,6,2)
}
gsearch1 = GridSearchCV(
estimator=XGBClassifier(
learning_rate=0.1, n_estimators=123,
gamma=0, subsample=0.8,
colsample_bytree=0.8, objective='binary:logistic',
nthread=20, scale_pos_weight=1, seed=27),
param_grid=param_test1, scoring='roc_auc', n_jobs=4,
iid=False, cv=5)
gsearch1.fit(train[predictors], train[target])
print(gsearch1.best_params_, gsearch1.best_score_)
parse_cvres(gsearch1.cv_results_)
至此，我们对于数值进行了较大跨度的12中不同的排列组合，可以看出理想的max_depth值为5，理想的min_child_weight值为1。在这个值附近我们可以再进一步调整，来找出理想值。我们把上下范围各拓展1，因为之前我们进行组合的时候，参数调整的步长是2。
param_test2 = {
'max_depth': [4,5,6],
'min_child_weight': [0,1,2]
}
gsearch2 = GridSearchCV(
estimator=XGBClassifier(
learning_rate=0.1, n_estimators=123, gamma=0, subsample=0.8,
colsample_bytree=0.8, objective='binary:logistic',
nthread=20, scale_pos_weight=1, seed=27),
param_grid=param_test1, scoring='roc_auc', n_jobs=4,
iid=False, cv=5)
gsearch2.fit(train[predictors], train[target])
print(gsearch2.best_params_, gsearch2.best_score_)
parse_cvres(gsearch2.cv_results_)
至此，我们得到max_depth的理想取值为5，min_child_weight的理想取值为1。同时，我们还能看到cv的得分有了小小一点提高。需要注意的一点是，随着模型表现的提升，进一步提升的难度是指数级上升的，尤其是你的表现已经接近完美的时候。
第三步：gamma参数调优
在已经调整好其它参数的基础上，我们可以进行gamma参数的调优了。Gamma参数取值范围可以很大，我这里把取值范围设置为0~0.5了。你其实也可以取更精确的gamma值。
# Step 3: Tune gamma
param_test3 = {
'gamma':[i/10.0 for i in range(0,5)]
}
gsearch3 = GridSearchCV(
estimator = XGBClassifier(
learning_rate =0.1, n_estimators=123, max_depth=5,
min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,
objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1,seed=27),
param_grid = param_test3, scoring='roc_auc',n_jobs=4,iid=False, cv=5)
gsearch3.fit(train[predictors],train[target])
print(gsearch3.best_params_, gsearch3.best_score_)
parse_cvres(gsearch3.cv_results_)
从这里可以看出来，我们在第一步调参时设置的初始gamma值就是比较合适的。也就是说，理想的gamma值为0。在这个过程开始之前，最好重新调整boosting回合，也即
n_estimators数量，因为参数都有变化。
xgb2 = XGBClassifier(learning_rate =0.1,
n_estimators=1000,
max_depth=5,
min_child_weight=1,
gamma=0,
subsample=0.8,
colsample_bytree=0.8,
objective= 'binary:logistic',
nthread=20,
scale_pos_weight=1,
seed=27)
modelfit(xgb2, train, predictors)
跟最初没有变化，有点小尴尬，不过这只是练习。
第四步：调整subsample和 colsample_bytree 参数
下一步是尝试不同的subsample 和 colsample_bytree 参数。我们分两个阶段来进行这个步骤。这两个步骤都取0.6,0.7,0.8,0.9作为起始值。
# Step 4: Tune subsample and colsample_bytree
param_test4 = {
'subsample':[i/10.0 for i in range(6,10)],
'colsample_bytree':[i/10.0 for i in range(6,10)]
}
gsearch4 = GridSearchCV(
estimator = XGBClassifier(
learning_rate =0.1, n_estimators=177, max_depth=5,
min_child_weight=1, gamma=0, objective= 'binary:logistic',
nthread=20, scale_pos_weight=1,seed=27),
param_grid = param_test4, scoring='roc_auc',
n_jobs=-1, iid=False, cv=5)
gsearch4.fit(train[predictors],train[target])
print(gsearch4.best_params_, gsearch4.best_score_)
parse_cvres(gsearch4.cv_results_)
从这里可以看出来，
subsample 和 colsample_bytree 参数的理想取值分别是0.8和0.9。现在，我们以0.05为步长，在这个值附近尝试取值。
param_test5 = {
'subsample': [i/100.0 for i in range(75,90,5)],
'colsample_bytree': [i/100.0 for i in range(85,100,5)]
}
gsearch5 = GridSearchCV(
estimator = XGBClassifier(
learning_rate =0.1, n_estimators=123, max_depth=5,
min_child_weight=1, gamma=0, objective= 'binary:logistic',
nthread=20, scale_pos_weight=1, seed=27),
param_grid = param_test5, scoring='roc_auc',n_jobs=-1,iid=False, cv=5)
gsearch5.fit(train[predictors],train[target])
print(gsearch5.best_params_, gsearch5.best_score_)
parse_cvres(gsearch5.cv_results_)
最佳取值发生了一点点小变化，最终取值是：
-
colsample_bytree: 0.95 ; -
subsample: 0.85。
第五步：正则化参数调优
下一步是应用正则化来降低过拟合。由于gamma函数提供了一种更加有效地降低过拟合的方法，大部分人很少会用到这个参数。但是我们在这里也可以尝试用一下这个参数。我会在这里调整reg_alpha参数，然后reg_lambda参数留给你来完成。
param_test6 = {
'reg_alpha':[0, 1e-5, 1e-2, 0.1, 1, 100]
}
gsearch6 = GridSearchCV(
estimator = XGBClassifier(
learning_rate =0.1, n_estimators=123, max_depth=5,
min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.85, colsample_bytree=0.95,
objective= 'binary:logistic', nthread=20, scale_pos_weight=1,seed=27),
param_grid = param_test6, scoring='roc_auc',n_jobs=-1,iid=False, cv=5)
gsearch6.fit(train[predictors],train[target])
print(gsearch6.best_params_, gsearch6.best_score_)
parse_cvres(gsearch6.cv_results_)
我们可以看到，相比之前的结果，CV的得分甚至还降低了。但是我们之前使用的取值是十分粗糙的，我们在这里选取一个比较靠近理想值(0.01)的取值，来看看是否有更好的表现。
param_test7 = {
'reg_alpha':[1e-6, 1e-5, 1e-4]
}
gsearch7 = GridSearchCV(
estimator = XGBClassifier(
learning_rate =0.1, n_estimators=123, max_depth=5,
min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.85, colsample_bytree=0.95,
objective= 'binary:logistic', nthread=20, scale_pos_weight=1,seed=27),
param_grid = param_test7, scoring='roc_auc',n_jobs=-1,iid=False, cv=5)
gsearch7.fit(train[predictors],train[target])
print(gsearch7.best_params_, gsearch7.best_score_)
parse_cvres(gsearch7.cv_results_)
第6步：降低学习速率
最后，我们使用较低的学习速率，以及使用更多的决策树。我们可以用XGBoost中的CV函数来进行这一步工作。
# Step 6: Reducing Learning Rate
xgb3 = XGBClassifier(learning_rate =0.01,
n_estimators=5000,
max_depth=5,
min_child_weight=1,
gamma=0,
subsample=0.85,
colsample_bytree=0.95,
reg_alpha=0.0001,
objective= 'binary:logistic',
nthread=20,
scale_pos_weight=1,
seed=27)
modelfit(xgb3, train, predictors)
至此，你可以看到模型的表现有了小幅提升，调整每个参数带来的影响也更加清楚了。
在文章的末尾，我想分享两个重要的思想：
- 仅仅靠参数的调整和模型的小幅优化，想要让模型的表现有个大幅度提升是不可能的。
- 要想让模型的表现有一个质的飞跃，需要依靠其他的手段，诸如，特征工程(feature egineering) ，模型组合(ensemble of model),以及堆叠(stacking)等。
你可以从 这里 下载iPython notebook文件，里面包含了文章中提到的所有代码。如果你使用R语言，请阅读这篇文章。
结束语
这篇文章主要讲了如何提升XGBoost模型的表现。首先，我们介绍了相比于GBM，为何XGBoost可以取得这么好的表现。紧接着，我们介绍了每个参数的细节。我们定义了一个可以重复使用的构造模型的函数。
最后，我们讨论了使用XGBoost解决问题的一般方法，在AV Data Hackathon 3.x problem数据上实践了这些方法。
总结一下，XGBoost调参指南：
- 1、先选择一个较大的
n_estimators，其余的参数可以先使用较常用的选择或默认参数，然后借用xgboost自带的cv方法中的early_stop_rounds找到最佳n_estimators； - 2、在第一步的基础上调参
max_depth和min_child_weight； - 3、调节
gamma。调完之后可在这些参数基础上可重新执行第一步调参步骤重新确定最佳n_estimators，当然这一步其实可以在每一步调参后执行，但是为了节约时间减少麻烦，还是几步一回调比较好； - 4、调节
subsample和colsample_bytree； - 5、调节正则化参数；
- 6、最后还可以重复上面的步骤继续微调。
希望看过这篇文章之后，你能有所收获，下次使用XGBoost解决问题的时候可以更有信心。
参考：
Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost
XGBoost参数调优完全指南
XGBoost Parameters 官方文档
XGBoost Python Package 官方文档
XGBoost Python Example 官方示例
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