作者介绍：Matthew Emery，加拿大数据科学家，RAP爱好者，毕业于英属哥伦比亚大学。
Email：m.emery@alumni.ubc.ca
LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/lstmemery
GitHub：https://github.com/lstmemery
在数据科学领域有一个叫做“没有免费的午餐”定理，具体来说就是，对于任意两个算法，当它们在面对所有可能的问题时的表现被平均化后，这两个算法是等价的，如果这个定理成立，那为什么2015年在数据科学竞赛网站Kaggle上赢得比赛的绝大部分方案都采用了XGBoost呢？XGBoost是如何工作的呢？它运行起来又像什么呢？
本文打算回答这些问题，注意，对你而言，不一定需要精通数学，但需要知道决策树是怎么一回事。
梯度提升树（Gradient Boosted Trees，GBT）科普
过度拟合相当于填鸭式的机器学习，如果你只知其然而不知其所以然，你就难以得到想要的结果，决策树就是典型的例子，因此，数据科学家必须学习多门技术，从而避免过度拟合的出现。
其中一个方法就是boosting（提升算法），我们通过训练几个弱分类器（低度拟合决策树）代替训练一个强分类器（过度拟合决策树），其中的诀窍就是让当前的树了解前面哪一颗树有错误，为了让boosting工作起来，需要用不同的方法让分类器处于错误状态，训练结束后，每棵树都要确定每个样本的分类，通过这种方式，部分分类器的弱点可以得到其它分类器的补偿。
自适应提升算法（Adaptive boosting ，AdaBoost）是boosting最经典的实现方法，第一棵树和其它分类错误的树完全一样，后面的树也和前面的树一样，被粗暴地认为分类 错误，这种策略导致在新建一棵树时要优先考虑正确的分类。
迭代提升算法（Gradient boosting）是boosting另一种优秀实现，第一棵树用常规方法拟合了数据，后面的树会尝试找出将前面的树的错误减少到最小的判定方式，如果我们知道描述数据的数学函数，要将错误减少到最小就很好办，我们就不会用决策树来尝试接近它。在不知道这个函数的情况下，我们需要一个新的策略来将错误减少到最小。
假设你在大雾笼罩的山顶，伸手不见五指，要找到下山最快的道路，哪种方法是最可行的？一种方法是伸出你的脚在每个方向上都试探一下，从而感知到下山最陡峭的路，现在，沿着这条最陡峭的路下山，不断重复这个过程，直到你下到山脚，数据科学家把这个算法叫做梯度下降算法，在本文中，我们也称之为梯度提升树算法。
梯度下降算法示例
是什么让XGBoost如此受欢迎？
梯度提升树算法最早公开的时间是2001年，那么XGBoost究竟是怎么改进这个算法的呢？
我经常看到有人误解XGBoost的精度要比其它梯度提升树算法实现精度高，可事实不是这样，算法的作者发现XGBoost的错误率和SCI-Kit Learn实现几乎一样。
XGBoost不是绝对的精确，但它绝对够快：
1、XGBoost识别能力不强：提升树特别适合特征明确的场景（如这个人出生在英格兰吗？），但在真实数据集中，特征明确的列通常是0，在决定从哪里分类时，XGBoost有非零数据的指针，只需要查找这些记录即可。
2、XGBoost可并行：提升树算法最消耗时间片的是对连续型特征排序（如你每天开车上班有多远？），稀疏数据结构和聪明的实现方式让XGBoost可为每个列独立排序，通过这种方法，排序工作在CPU的并行线程之间可以分离执行。
3、XGBoost支持近似分类：为了在连续型特征上找到最佳分类点，梯度提升树需要将所有数据放入内存进行排序，对小数据集来说不会存在什么问题，但当数据集大小超过内存时这个方法就行不通了，XGBoost可以对这些数据使用容器进行粗糙排序而不是完整排序，XGBoost论文作者表示，只要容器数量足够多，分类表现可以接近于精确分类。
举个栗子
我们还是举个例子来看看XGBoost到底可以做什么，这里我以一个房产数据集作为训练数据，可以从这里下载。
from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb import pandas as pd from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor, \ AdaBoostRegressor, RandomForestRegressor X = pd.read_csv('../../results/munged_training.csv') y = pd.read_csv('../../results/munged_labels.csv') # Make a validation set X_train, X_validation, y_train, y_validation = train_test_split(X, y, random_state=1848) # Sci-Kit Learn's Out of the Box Gradient Tree Implementation sklearn_boost = GradientBoostingRegressor(random_state=1849) sklearn_boost.fit(X_train, y_train.values.ravel()) print('Training Error: {:.3f}'.format(1 - sklearn_boost.score(X_train, y_train))) print('Validation Error: {:.3f}'.format(1 - sklearn_boost.score(X_validation, y_validation))) %timeit sklearn_boost.fit(X_train, y_train.values.ravel()) Training Error: 0.031 Validation Error: 0.110 1 loop, best of 3: 1.23 s per loop # XGBoost xgb_boost = xgb.XGBRegressor(seed=1850) xgb_boost.fit(X_train, y_train.values.ravel()) print('Training Error: {:.3f}'.format(1 - xgb_boost.score(X_train, y_train))) print('Validation Error: {:.3f}'.format(1 - xgb_boost.score(X_validation, y_validation))) %timeit xgb_boost.fit(X_train, y_train.values.ravel()) Training Error: 0.038 Validation Error: 0.111 1 loop, best of 3: 443 ms per loop # Sci-Kit Learn's Adaptive Boosting ada_boost = AdaBoostRegressor(random_state=1851) ada_boost.fit(X_train, y_train.values.ravel()) print('Training Error: {:.3f}'.format(1 - ada_boost.score(X_train, y_train))) print('Validation Error: {:.3f}'.format(1 - ada_boost.score(X_validation, y_validation))) %timeit ada_boost.fit(X_train, y_train.values.ravel()) Training Error: 0.126 Validation Error: 0.196 1 loop, best of 3: 729 ms per loop # Random Forest: A fast, non-boosting algorithm random_forest = RandomForestRegressor(random_state=1852) random_forest.fit(X_train, y_train.values.ravel()) print('Training Error: {:.3f}'.format(1 - random_forest.score(X_train, y_train))) print('Validation Error: {:.3f}'.format(1 - random_forest.score(X_validation, y_validation))) %timeit random_forest.fit(X_train, y_train.values.ravel()) Training Error: 0.024 Validation Error: 0.128 1 loop, best of 3: 398 ms per loop首先，我们来看看合法性错误，Sci-Kit Learn实现和XGBoost实现几乎是一样的，它们两者使用默认的超参数就打败了AdaBoost（自适应提升算法）和RandomForest（随机森林算法），但XGBoost在执行速度上的优势非常明显，相当于Sci-Kit Learn实现的3倍，速度和随机森林算法相当。
XGBoost的准确性和速度让它成为评估特征工程的一个出色工具，你也可以加入新特征来给XGBoost交错旋转提速，交叉验证并查看新特征是否提升了模型的准确性，因为提升树是支持过度拟合的，你可以不断地加入新的特征，直到想不到新的特征为止。
XGBoost并不是到处都在使用，这也许就是最好的（虽然它在大多数情况下表现都非常佳），但它又可到处使用，只要是围绕数据开展探索，XGBoost无疑是你的最佳拍档。
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以上为译文
文章原标题《Why Kagglers Love XGBoost 》，作者Matthew Emery，译者：耕牛的人，审校：主题曲（身行）
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文
相关资源：python入门教程(PDF版)