一.前期准备工作

1.1工具包和参数的简单说明

本文中脚本编写时使用的库版本如下，scikit-learn==0.24.1 、xgboost==1.6.1 、graphviz==0.20.1、pandas==1.2.4，如果使用中碰到问题，分别执行下方pip命令重新安装库即可

# 查看安装库版本 pip list 显示所有库及对应版本
pip list | find "scikit-learn" 
# 卸载当前库，卸载非必须操作，不卸载可以直接覆盖
pip uninstall scikit-learn
# 使用清华园镜像安装对应版本库
pip install scikit-learn==0.24.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install xgboost==1.6.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install graphviz==0.20.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install pandas==1.2.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

xgboost的XGBClassifier方法是分类模型，具体模型参数见xgboost官网参数(default)；
sklearn.model_selection的GridSearchCV是用来调参的方法；
sklearn.metrics的ccuracy_score, roc_auc_score, f1_score做分类问题的评分指标，其他指标见官网sklearn评估指标(Metrics)；

"""
    xgboost模型调参、训练、保存、预测
    官网信息辅助理解：
    xgboost官网参数(default) https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html#general-parameters
    sklearn评估指标(Metrics) https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html
"""
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score, f1_score
import xgboost as xgb
from xgboost import XGBClassifier, plot_importance
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

1.2划分训练集和验证集

百度网盘提取数据和完整脚本（提取码：54ul）无论训练集、验证集还是测试集，输入的数据都是数值型。XGBoost本身无法处理定性数据（分类数据和顺序数据），而是像随机森林一样，只接受定量数据。因此训练和测试数据必须通过各种编码方式：例如标记编码、均值编码或独热编码对数据进行处理。

# 数据集
dataset = pd.read_csv('Oil_well_parameters_train.csv', engine='python')
# 划分训练集和验证集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset.iloc[:, :-1], dataset.iloc[:, -1], test_size=0.2,
random_state=42)

二.模型调参

调参策略：逐个或逐类参数调整，避免所有参数一起调整导致模型复杂度过高。因此，调参过程分多步进行，每次调整相同类型的参数。

2.1调参示例

假设第一步n_estimators迭代次数已调参完毕，最佳参数为50，进行第二部调参演示，其余调参步骤按步进行，每次将确认好的最佳参数添加到fine_params字典中。

def xgboost_parameters():
    """模型调参过程"""
    # 第二步：min_child_weight 以及 max_depth
    # 参数的最佳取值：{'max_depth': 2, 'min_child_weight': 1}
    # 最佳模型得分:0.9180952380952381，模型分数未提高
    params = {'max_depth': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'min_child_weight': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
	
	# 其他参数设置，每次调参将确定的参数加入，不写即默认参数
    fine_params = {'n_estimators': 50}
    return params, fine_params

模型调参过程会输出每个组合的平均得分值。根据GridSearchCV参数指定使用roc_auc为评分指标，进行cv=5 5折交叉验证，返回的平均得分即为5折交叉验证auc值的平均值。

def model_adjust_parameters(cv_params, other_params):
    """模型调参"""
    # 模型基本参数
    model = XGBClassifier(**other_params)
    # sklearn提供的调参工具，训练集k折交叉验证
    optimized_param = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=cv_params, scoring='roc_auc', cv=5, verbose=1)
    # 模型训练
    optimized_param.fit(X_train, y_train)
    # 对应参数的k折交叉验证平均得分
    means = optimized_param.cv_results_['mean_test_score']
    params = optimized_param.cv_results_['params']
    for mean, param in zip(means, params):
        print("mean_score: %f,  params: %r" % (mean, param))
    # 最佳模型参数
    print('参数的最佳取值：{0}'.format(optimized_param.best_params_))
    # 最佳参数模型得分
    print('最佳模型得分:{0}'.format(optimized_param.best_score_))

    # 模型参数调整得分变化曲线绘制
    parameters_score = pd.DataFrame(params, means)
    parameters_score['means_score'] = parameters_score.index
    parameters_score = parameters_score.reset_index(drop=True)
    parameters_score.to_excel('parameters_score.xlsx', index=False)
    # 画图
    plt.figure(figsize=(15, 12))
    plt.subplot(2, 1, 1)
    plt.plot(parameters_score.iloc[:, :-1], 'o-')
    plt.legend(parameters_score.columns.to_list()[:-1], loc='upper left')
    plt.title('Parameters_size', loc='left', fontsize='xx-large', fontweight='heavy')
    plt.subplot(2, 1, 2)
    plt.plot(parameters_score.iloc[:, -1], 'r+-')
    plt.legend(parameters_score.columns.to_list()[-1:], loc='upper left')
    plt.title('Score', loc='left', fontsize='xx-large', fontweight='heavy')
    plt.show()

调用自定义的调参函数进行调参，根据model_adjust_parameters设定会打印调参信息并画图辅助判断

if __name__ == '__main__':
    """
        模型调参
        调参策略：网格搜索、随机搜索、启发式搜索
        补充：此处采用启发式搜索，逐个或逐类参数调整，避免所有参数一起调整导致模型训练复杂度过高
    """
    # xgboost参数组合
    adj_params, fixed_params = xgboost_parameters()
    # 模型调参
    model_adjust_parameters(adj_params, fixed_params)

返回参数组合及对应的模型得分

根据图可以清晰观察到随着min_child_weight的变大，得分值减小，所以可以重新设定参数取值，重新执行调参过程。

2.2详细的调参过程

每次记录最佳参数及其模型得分，便于对比提升度。具体参数需要根据实际项目手动调整，当最佳参数处于最大最小值时，需要扩大参数范围。
gamma[default=0, alias: min_split_loss]指定节点分裂所需的最小损失下降值，取值范围: [0,∞]，值越大，算法越保守。
params = {'gamma': [0.1, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]}时最佳参数若为{'gamma': 0.1}，则需要调整params = {'gamma': [0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]}，由返回信息和图可观察到gamma=0.05和gamma=0.1模型得分一致，即可确定最佳参数gamma=0.1(也可更细划分)，否则仍需调整参数继续训练。

图像绘制结果，便于观察参数变化带来的模型效果走势

下方代码为参数迭代调整过程，每次将确认好的最佳参数添加到fine_params字典中，然后进行其余参数调参。

def xgboost_parameters():
    """模型调参过程"""
    # 第一步：确定迭代次数 n_estimators
    # 参数的最佳取值：{'n_estimators': 50}
    # 最佳模型得分:0.9180952380952381
    # params = {'n_estimators': [5, 10, 50, 75, 100, 200]}

    # 第二步：min_child_weight[default=1],range: [0,∞] 和 max_depth[default=6],range: [0,∞]
    # min_child_weight:如果树分区步骤导致叶节点的实例权重之和小于min_child_weight,那么构建过程将放弃进一步的分区,最小子权重越大,算法就越保守
    # max_depth:树的最大深度,增加该值将使模型更复杂,更可能过度拟合,0表示深度没有限制
    # 参数的最佳取值：{'max_depth': 2, 'min_child_weight': 1}
    # 最佳模型得分:0.9180952380952381，模型分数未提高
    # params = {'max_depth': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'min_child_weight': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}

    # 第三步:gamma[default=0, alias: min_split_loss],range: [0,∞]
    # gamma:在树的叶子节点上进行进一步分区所需的最小损失下降,gamma越大,算法就越保守
    # 参数的最佳取值：{'gamma': 0.1}
    # 最佳模型得分:0.9247619047619049
    # params = {'gamma': [0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]}

    # 第四步：subsample[default=1],range: (0,1] 和 colsample_bytree[default=1],range: (0,1]
    # subsample:训练实例的子样本比率。将其设置为0.5意味着XGBoost将在种植树木之前随机抽样一半的训练数据。这将防止过度安装。每一次提升迭代中都会进行一次子采样。
    # colsample_bytree:用于列的子采样的参数,用来控制每颗树随机采样的列数的占比。有利于满足多样性要求,避免过拟合
    # 参数的最佳取值：{'colsample_bytree': 1, 'subsample': 1}
    # 最佳模型得分:0.9247619047619049, 无提高即默认值
    # params = {'subsample': [0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1], 'colsample_bytree': [0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1]}

    # 第五步：alpha[default=0, alias: reg_alpha], 和 lambda[default=1, alias: reg_lambda]
    # alpha:L1关于权重的正则化项。增加该值将使模型更加保守
    # lambda:关于权重的L2正则化项。增加该值将使模型更加保守
    # 参数的最佳取值：{'reg_alpha': 0.01, 'reg_lambda': 3}
    # 最佳模型得分:0.9380952380952381
    # params = {'alpha': [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.1, 1, 2, 3], 'lambda': [0.05, 0.1, 1, 2, 3, 4]}

    # 第六步：learning_rate[default=0.3, alias: eta],range: [0,1]
    # learning_rate:一般这时候要调小学习率来测试,学习率越小训练速度越慢,模型可靠性越高,但并非越小越好
    # 参数的最佳取值：{'learning_rate': 0.3}
    # 最佳模型得分:0.9380952380952381, 无提高即默认值
    params = {'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.07, 0.1, 0.2, 0.25, 0.3, 0.4]}

    # 其他参数设置，每次调参将确定的参数加入
    fine_params = {'n_estimators': 50, 'max_depth': 2, 'min_child_weight': 1, 'gamma': 0.1, 'colsample_bytree': 1,
                   'subsample': 1, 'reg_alpha': 0.01, 'reg_lambda': 3, 'learning_rate': 0.3}
    return params, fine_params

三.模型训练与保存

3.1模型训练、验证、评估及特征重要性提取

根据调参确定好的参数训练模型，对验证集数据进行预测，预测结果与验证集标签进行对比给出准确率accuracy、F1值f1_score、auc曲线下面积roc_auc_score，判断模型效果。值得注意的是，模型调参是在训练数据集上进行，并不能保证一定会在测试集得到更好的体现，即在预测时的泛化误差并不一定会有减小。
其中metrics_sklearn() 和feature_importance_selected()两个模块的内容在下方单独写出，便于测试集对模型评估的使用

def model_fit():
    """模型训练"""
    # XGBoost训练过程，下面的参数是调试出来的最佳参数组合
    model = XGBClassifier(learning_rate=0.3, n_estimators=50, max_depth=2, min_child_weight=1,
                          subsample=1, colsample_bytree=1, gamma=0.1, reg_alpha=0.01, reg_lambda=3)
    model.fit(X_train, y_train)

    # 对验证集进行预测——类别
    y_pred = model.predict(X_test)
    y_test_ = y_test.values
    print('y_test：', y_test_)
    print('y_pred：', y_pred)
	
	# 对验证集进行预测——概率
    y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)
    # 结果类别是1的概率
    y_pred_proba_ = []
    for i in y_pred_proba.tolist():
        y_pred_proba_.append(i[1])
    print('y_pred_proba：', y_pred_proba_)

    # 模型对验证集预测结果评分
    metrics_sklearn(y_test_, y_pred)

    # 模型特征重要性提取、展示和保存
    feature_importance_selected(model)

    return model

模型评估：准确率、精准率、召回率、F1值、AUC值的标准调用。

def metrics_sklearn(y_valid, y_pred_):
    """模型对验证集和测试集结果的评分"""
    # 准确率
    accuracy = accuracy_score(y_valid, y_pred_)
    print('Accuracy：%.2f%%' % (accuracy * 100))

    # 精准率
    precision = precision_score(y_valid, y_pred_)
    print('Precision：%.2f%%' % (precision * 100))

    # 召回率
    recall = recall_score(y_valid, y_pred_)
    print('Recall：%.2f%%' % (recall * 100))

    # F1值
    f1 = f1_score(y_valid, y_pred_)
    print('F1：%.2f%%' % (f1 * 100))

    # auc曲线下面积
    auc = roc_auc_score(y_valid, y_pred_)
    print('AUC：%.2f%%' % (auc * 100))

    # ks值
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_valid, y_pred_)
    ks = max(abs(fpr - tpr))
    print('KS：%.2f%%' % (ks * 100))

这里利用model.get_booster().get_fscore() 提取特征重要性为字典格式，plot_importance绘制图形。特殊强调：特征重要性保存到本地的作用是特征的筛选，当数据特征很多时，实际参与分类的特征可能很少。例如：原数据有1000个特征，只有90个有重要性，且重要性大于5的只有30个，其他910个特征并未参与模型的建立和预测。此时可以只取部分有特征重要性的特征(90)或重要性大于某一阈值的特征(30个)入模参与预测。

def feature_importance_selected(clf_model):
    """模型特征重要性提取与保存"""
    # 模型特征重要性打印和保存
    feature_importance = clf_model.get_booster().get_fscore()
    feature_importance = sorted(feature_importance.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    feature_ipt = pd.DataFrame(feature_importance, columns=['特征名称', '重要性'])
    feature_ipt.to_csv('feature_importance.csv', index=False)
    print('特征重要性:', feature_importance)

    # 模型特征重要性绘图
    plot_importance(clf_model)
    plt.show()

3.2模型训练与保存

模型保存通过save_model实现，保存为.model文件，模型的保存是对训练好的模型结果的持久化。另外，这里也实现了dump_model方法保存模型为.txt格式，便于模型分析、优化和提供可解释性（可解释性详见《Graphviz绘制模型树》，本文不再赘述）。

def model_save_type(clf_model):
    # 模型训练完成后做持久化，模型保存为model模式，便于调用预测
    clf_model.save_model('xgboost_classifier_model.model')

    # 模型保存为文本格式，便于分析、优化和提供可解释性
    clf = clf_model.get_booster()
    clf.dump_model('dump.txt')

实际作业中并不会每次都去训练模型然后应用，加载已保存的模型是常规操作

if __name__ == '__main__':
    """
        模型训练、评分与保存
        结论：训练集k折交叉验证带来的模型评分提升，未必会在测试集上得到提升
    """
    # 模型训练
    model_xgbclf = model_fit()
    # 模型保存：model和txt两种格式
    model_save_type(model_xgbclf)

模型验证集预测结果及得分

特征重要性结果的绘图展示

特征重要性结果已保存到当前目录下的 feature_importance.csv 文件内，演示用例特征较少，实际项目中会碰到几百个特征，保存起来就很必要了。

四.模型加载与预测

模型加载过程，需要使用到Booster，不同于常规的load_model方式。模型预测打印预测结果y_pred及类别概率y_pred_proba

def model_save_load(model, x_transform):
    # 模型加载
    clf = xgb.XGBClassifier()
    booster = xgb.Booster()
    booster.load_model(model)
    clf._Booster = booster

    # 数据预测
    y_pred = [round(value) for value in clf.predict(x_transform)]
    y_pred_proba = clf.predict_proba(x_transform)
    print('y_pred：', y_pred)
    print('y_pred_proba：', y_pred_proba)

预测数据也要是数值格式，ndarray的格式可以直接用于预测，注意[[]]，一定是两层，即使只有一组数据也要写成两层括号

if __name__ == '__main__':
    """
        模型加载与数据预测
        结论：持久化的模型用来预测数据结果，随着业务的变化模型也需要随之调整
        补充：如果有测试集数据，与此预测相同，另外可通过 metrics_sklearn() 模块来进行预测结果评估，以此来判断模型可靠性
    """
    x_pred = np.array([[0.63, 0.72, 7.6, 85.4, 40, 38, 0.598787852, 0.474784735],
                       [0.39, 0.42, 6.2, 95.4, 39, 38, 0.71287283, 0.5838785491],
                       [0.29, 0.32, 20.43, 92.7, 41, 39, 0.498825525, 0.476575973]])
    model_save_load('xgboost_classifier_model.model', x_pred)

预测结果如下

五.附加-模型的评估与理解

1.关于XGBoost的原理内容，
见《XGBoost算法原理及基础知识》 ，包括集成学习方法，XGBoost模型、目标函数、算法，公式推导等；

2.关于分类任务的评估指标值详解，
见《分类任务评估1——推导sklearn分类任务评估指标》，其中包含了详细的推理过程；
见《分类任务评估2——推导ROC曲线、P-R曲线和K-S曲线》，其中包含ROC曲线、P-R曲线和K-S曲线的推导与绘制；

3.关于XGBoost模型中树的绘制和模型理解，
见《Graphviz绘制模型树1——软件配置与XGBoost树的绘制》，包含Graphviz软件的安装和配置，以及to_graphviz()和plot_trees()两个画图函数的部分使用细节；
见《Graphviz绘制模型树2——XGBoost模型的可解释性》，从模型中的树着手解释XGBoost模型，并用EXCEL构建出模型。

4.关于XGBoost实践，
见《机器学习实践(1.1)XGBoost分类任务》，包含二分类、多分类任务以及多分类的评估方法；
见《机器学习实践(1.2)XGBoost回归任务》，包含回归任务模型训练、评估（R2、MSE）。

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