XGBoost调参技巧（二）Titanic实战Top9%

学习Kaggle的第一个比赛就是Titanic，断断续续的半年时间，从小白到杀入9%。XGBoost果真是Kaggle杀器，帮我在Titanic中进入9%、zillow进入22%。

简介

Titanic是Kaggle竞赛里的入门比赛之一，要求参赛者根据乘客的属性来预测是否幸存，是典型的二分类（Binary Classifier）问题。解决二分类问题的算法有很多：决策树、随机森林、GBM，而XGBoost是GBM的优化实现。因此本文以Titanic幸存者预测竞赛为例，介绍XGBoost的调参技巧。

一、读取数据，清洗数据

1.读取数据

#coding:utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.cross_validation import KFold
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.metrics import accuracy_score#read data
train = pd.read_csv("../data/train.csv")
test = pd.read_csv("../data/test.csv")

导入需要用到的包，注意我导入的是xgboost下的XGBClassifier包，可以结合sciket-learn下的grid_search来对参数进行暴力猜解。

2.清洗数据

def clean_data(titanic):#填充空数据 和 把string数据转成integer表示titanic["Age"] = titanic["Age"].fillna(titanic["Age"].median())# childtitanic["child"] = titanic["Age"].apply(lambda x: 1 if x < 15 else 0)# sextitanic["sex"] = titanic["Sex"].apply(lambda x: 1 if x == "male" else 0)titanic["Embarked"] = titanic["Embarked"].fillna("S")# embarkdef getEmbark(Embarked):if Embarked == "S":return 1elif Embarked == "C":return 2else:return 3titanic["embark"] = titanic["Embarked"].apply(getEmbark)# familysizetitanic["fimalysize"] = titanic["SibSp"] + titanic["Parch"] + 1# cabindef getCabin(cabin):if cabin == "N":return 0else:return 1titanic["cabin"] = titanic["Cabin"].apply(getCabin)# namedef getName(name):if "Mr" in str(name):return 1elif "Mrs" in str(name):return 2else:return 0titanic["name"] = titanic["Name"].apply(getName)titanic["Fare"] = titanic["Fare"].fillna(titanic["Fare"].median())return titanic
# 对数据进行清洗
train_data = clean_data(train)
test_data = clean_data(test)

二、特征工程

Kaggle竞赛的三个核心步骤：特征工程、调参、模型融合。俗话说：数据和特征决定机器学习的上限，而算法只是用来逼近这个上限，所以特征工程是机器学习能否成功的关键。我们在每个比赛中需要花大量时间来反复完成这个工作。

features = ["Pclass", "sex", "child", "fimalysize", "Fare", "embark", "cabin"]

三、模型选择

1.构造模型

# 简单初始化xgb的分类器就可以
clf =XGBClassifier(learning_rate=0.1, max_depth=2,
silent=True, objective='binary:logistic')

2.交叉验证kfold

利用skean提供的grid_search来进行交叉验证选择参数。

# 设置boosting迭代计算次数
param_test = {'n_estimators': range(30, 50, 2),'max_depth': range(2, 7, 1)
}
grid_search = GridSearchCV(estimator = clf, param_grid = param_test,
scoring='accuracy', cv=5)
grid_search.fit(train[features], train["Survived"])
grid_search.grid_scores_, grid_search.best_params_, grid_search.best_score_

out:

后面是跑出来的结果。这里我也是非常意外，之前试过各种方法，都没有超过0.8，看来XGBoost的效果确实非常不错。

四、提交结果

进步还是非常大的，进入了9%。做到0.8的话对这个比较的数据集基本上算是比较好的了，再往上提高也没有太大的意义，Titanic暂时告一段落。

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