LightGBM原理与实践简记

技术分享 2年前 (2022-06-04) 0 999+

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写在前面：

LightGBM 用了很久了，但是一直没有对其进行总结，本文从 LightGBM 的使用、原理及参数调优三个方面进行简要梳理。

开箱即用

quickstart

使用 LightGBM 官方接口，核心步骤

定义参数
构造数据
train
predict

# 1.定义参数 config = json.load(open("configs/lightgbm_config.json", 'r'))      # 2. 构造数据 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

增量学习

在处理大规模数据时，数据无法一次性载入内存，使用增量训练。

主要通过两个参数实现：

init_model
keep_training_booster

详细方法见增量学习/训练

原理

在LightGBM，Xgboost一直是kaggle的屠榜神器之一，但是，一切都在进步~

回顾Xgboost

贪心算法生成树，时间复杂度(O(ndKlogn))，(d) 个特征，每个特征排序需要(O(nlogn))，树深度为(K)
- pre-sorting 对特征进行预排序并且需要保存排序后的索引值（为了后续快速的计算分裂点），因此内存需要训练数据的两倍。
- 在遍历每一个分割点的时候，都需要进行分裂增益的计算，
Level-wise 生长，并行计算每一层的分裂节点
- 提高了训练速度
- 但同时也因为节点增益过小增加了很多不必要的分裂，增加了计算量

LightGBM

基于 Histogram 的决策树算法
带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略
直方图做差加速
直接支持类别特征（Categorical Feature）
Cache命中率优化
基于直方图的稀疏特征优化
多线程优化

直方图算法

将连续的浮点特征离散成个离散值，并构造宽度为的。默认k为 255

遍历训练数据，统计每个离散值在直方图中的累计统计量。
在进行特征选择时，只需要根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。

内存优化：

int32存下标，float32存数据 -> 8位存储
内存消耗可以降低为原来的。

时间优化：

(O(nd))变为(O(kd))

Leaf-wise 生长

Leaf-wise（按叶子生长）生长策略

每次从当前所有叶子中找到分裂增益最大（一般也是数据量最大）的一个叶子
然后分裂，如此循环。
同 Level-wise 相比，在分裂次数相同的情况下，Leaf-wise 可以降低更多的误差，得到更好的精度。Leaf-wise 的缺点是可能会长出比较深的决策树，产生过拟合。因此 LightGBM 在 Leaf-wise 之上增加了一个最大深度的限制，在保证高效率的同时防止过拟合。

类别型特征支持

xgboost使用one-hot编码，LightGBM 采用了 Many vs Many 的切分方式，实现过程如下【7】：

将类别的取值当做bin，有多少个取值就是多少个bin(去除样本极少的bin)
统计该特征中的各取值上的样本数，按照从样本数从大到小排序，去除样本占比小于1%的类别值
对于剩余的特征值（可以理解为一个特征值对应一个桶），统计各个特征值对应的样本的一阶梯度之和，二阶梯度之和，根据正则化系数，算得各个桶的统计量: 一阶梯度之和 / (二阶梯度之和 + 正则化系数）；
根据该统计量对各个桶进行从大到小排序；在排序好的桶上，进行最佳切点查找

并行支持

特征并行：在不同机器在不同的特征集合上分别寻找最优的分割点，然后在机器间同步最优的分割点。
数据并行：让不同的机器先在本地构造直方图，然后进行全局的合并，最后在合并的直方图上面寻找最优分割点。

不均衡数据处理

二分类
- is_unbalance=True，表示正样本的权重/负样本的权重等于负样本的样本数/正样本的样本数
- 或设置scale_pos_weight，代表的是正类的权重，可以设置为 number of negative samples / number of positive samples
多分类
- class weight
自定义 facal loss【9】

参数调优

参数说明

核心参数

boosting / boost / boosting_type

用于指定弱学习器的类型，默认值为 ‘gbdt’，表示使用基于树的模型进行计算。还可以选择为 ‘gblinear’ 表示使用线性模型作为弱学习器。

‘gbdt’，使用梯度提升树 ‘rf’，使用随机森林 ‘dart’，不太了解，官方解释为 Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees ‘goss’，使用单边梯度抽样算法，速度很快，但是可能欠拟合。

objective / application

“regression”，使用L2正则项的回归模型（默认值）。 “regression_l1”，使用L1正则项的回归模型。 “mape”，平均绝对百分比误差。 “binary”，二分类。 “multiclass”，多分类。

num_class
```
多分类问题的类别个数 
```

增量训练

keep_training_booster=True # 增量训练

超参

调优

调优思路与方向

树结构参数
- max_depth ：3-8
- num_leaves：最大值是2^(max_depth)
- min_data_in_leaf
训练速度参数
- learning_rate 和 n_estimators，结合early_stopping使用
- max_bin：变量分箱的数量，默认255。调大则准确，但容易过拟合；调小可以加速
防止过拟合
- lambda_l1 和 lambda_l2：L1 和 L2 正则化，对应XGBoost 的 reg_lambda 和 reg_alpha
- min_gain_to_split：如果你设置的深度很深，但又无法向下分裂，LGBM就会提示warning，无法找到可以分裂的了，说明数据质量已经达到了极限了。参数含义和 XGBoost 的 gamma 是一样。比较保守的搜索范围是 (0, 20)，它可以用作大型参数网格中的额外正则化
- bagging_fraction：训练每棵树的训练样本百分比
- feature_fraction：训练每棵树时要采样的特征百分比

自动调参

使用Optuna，定义优化目标函数：

定义训练参数字典
创建模型，训练
定义指标

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)         # 优化指标logloss最小         cv_scores[idx] = log_loss(y_test, preds)      return np.mean(cv_scores)

调优

study = optuna.create_study(direction="minimize", study_name="LGBM Classifier") func = lambda trial: objective(trial, X, y) study.optimize(func, n_trials=20)

搜索完成后，调用best_value和bast_params属性，调参就出来了。

print(f"tBest value (rmse): {study.best_value:.5f}") print(f"tBest params:")  for key, value in study.best_params.items():     print(f"tt{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

得到这个参数组合后，我们就可以拿去跑模型了，看结果再手动微调，这样就可以省很多时间了。