基于 XGBoost 对 Santander 银行用户购买行为进行预测

Santander Product Recommendation 是我去年做的一个数据挖掘 project，简单来说就是，给了一定量的数据，用合适的算法对这些数据进行建模分析，给出预测，从而挖掘出有价值的信息。这也是目前互联网金融公司重点关注的工作内容之一，由于最近在准备面试，回顾之前做过的项目，想重点总结一下这个项目。

项目简介

Santander 银行成立于西班牙，也称作西班牙国际银行，是西班牙最大银行、欧元区最大银行，在美国街头也是随处可见。关于这个产品推荐项目，Santander 官方发布在 Kaggle 上，给出了 2.29G 的数据集，有 48 个 column，其中包括用户个人资料和历史购买产品记录。我们要基于这些数据来预测新用户在未来可能的购买行为，从而帮助 Santander 构建一个高效的产品推荐系统。

数据初探

首先需要对数据集进行清洗，之前在专栏里也记录过相关的步骤：

Kaggle 数据清洗挑战 Day 1 - 手把手教你五步处理缺失值
Kaggle 数据清洗挑战 Day 2 - 数据缩放及标准化处理
Kaggle 数据清洗挑战 Day 3 - 快速解析日期（date）数据
Kaggle 数据清洗挑战 Day 4 - 字符编码（Character Encoding）处理
Kaggle 数据清洗挑战 Day 5 - 处理不一致数据

详细内容不再赘述，只记录一下特殊的点，例如：有一个 column 叫做 renta，代表该用户的家庭总收入 (gross income of household)，其中一些用户的 renta 数据是缺失的，那么就需要我们去填充，对于这个指标，用 renta 的中位数来填补就比用平均数合理得多，因为可以排除贫富差距过大带来的误差。

数据清洗完成后，就可以借助各种工具包进行分析了。

上面是 Santander 用户的年龄分布图，我们发现有两个波峰，大量用户分布在 20~30 和 40~50 这两个年龄段之间。

上图左侧列出的是各种产品的代号，我们发现同一个群体会倾向于选择相同产品，这也是我们做大多数数据挖掘工作的基础。

算法介绍

该项目是基于 XGBoost 算法的，XGBoost 是改进自 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 的，下面简单介绍一下这个算法的原理。Gradient Boosting 是一种机器学习策略，具体来说就是我们先建立一些简单的小模型，也就是 model tree，这些决策树是非常浅的，所以它们给出的结果的准确度也比较低。但把它们结合起来就可以得到一个高级的决策树，这里体现了 boosting 的概念。在每一层的决策中，给出一个得分，最后得到一个总分，来给出最终判断结果。

下面这个图片简单呈现了决策树的工作原理：

决策树工作原理

相比于神经网络，决策树的工作过程更加清晰，我们可以看到它是如何得到最终的结果的。

关于 GBDT 算法的原理之后会再写一篇文章来详细介绍，XGBoost 相比于 GBDT 更加复杂，做了很多细节改进，包括损失函数、正则化、稀疏感知算法、并行化算法设计等等。XGBoost 近几年在各种竞赛中也频频被大神们选中，并取得很好的结果。

XGBoost 相比于 GBDT 的改进点有很多，其中重要的几个为（基于网上大神们的总结再做二次总结）：

1. 传统 GBDT 以 CART 作为基分类器，XGBoost 还支持线性分类器，这个时候 XGBoost 相当于带 L1 和 L2 正则化项的逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）或者线性回归（Linear Regression）。
2. 传统 GBDT 在优化时只用到一阶导数信息，XGBoost 则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。
3. XGBoost 在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。
4. Shrinkage（缩减），相当于学习速率（XGBoost 中的 eta）。XGBoost 在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。实际应用中，一般把 eta 设置得小一点，然后迭代次数设置得大一点。
5. 列抽样（Column Subsampling）。XGBoost 借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算，这也是 XGBoost 异于传统 GBDT 的一个特性。
6. 可以处理稀疏、缺失数据。对于特征的值有缺失的样本，XGBoost 可以自动学习出它的分裂方向。
7. XGBoost 工具支持并行。特征列排序后以块的形式存储在内存中，在迭代中可以重复使用；虽然 boosting 算法迭代必须串行，但 XGBoost 的并行是基于特征列的。决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征值进行排序（因为要确定最佳分割点），XGBoost 在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为块结构，后面的迭代中重复使用这个结构，大大减小计算量。这个块结构使并行成为可能，在进行节点分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以多线程进行。

XGBoost 基于 block 结构的存储形式，实现了并行计算，尤其对于这个包含 48 个 column 的数据集，大大提高了速度。

特征工程

所谓机器学习，就是让机器对大量的数据进行学习分析，然后给出有用的结论和预测结果。而这个学习过程中很重要的一个部分就是特征工程，即把原始数据转变为模型的训练数据的过程，以获取更好的训练数据特征。一般来说，特征工程包括特征构建、特征生成、特征选择三个部分。

特征构建是指从原始数据中，人工找出一些对后续数据挖掘有意义的特征，需要花时间去观察原始数据，对实战经验的要求较高。属性分割和结合是特征构建的常用方法，可以将一个属性分割成多个特征，也可以组合几个不同的属性成新的特征。

特征生成和特征构建有一些相似，但也存在区别。比如通过主成分分析对原始数据进行降维，那么降维后，每个主成分就代表一个新的特征。

通俗来讲，特征构建和特征生成都是想办法来生成新的特征，以用来让机器学习。

由于该项目中数据集的 column 都很简单，没有进行新的特征构建和生成，只用到了特征选择，提取了一些显著性比较高的特征，去除掉对结果影响较小的特征。

我们看到选取的特征有两种，一种是 numeric，另一种是 categrical，具体项目中有许多 column 的值是非数字的，这就需要我们使用工具来对其进行转化，关于这个步骤我在以前的文章中也有写过 —— 《数据预处理之将类别数据数字化的方法 —— LabelEncoder VS OneHotEncoder》。

全部准备就绪后，就要使用 cross validation 进行调参啦。关于 XGBoost 中的参数介绍，可以查看官方文档～

我用到的 parameter 有：

num_round = 500
early_stop = 10
xgb_params = {'booster': 'gbtree','max_depth': 2, 'learning_rate': 0.03,'nthread': 4,'objective': 'multi:softprob','num_class': 15,'silent': 1,'eval_metric': 'mlogloss','seed': 500,
}

booster：基学习器类型，有两种选择，分别是树模型（gbtree）和线性模型（linear models），此处选择的是树模型；

max_depth：树的最大深度，控制树的复杂度，可以用来避免过拟合，max_depth 越大，模型能学到的样本也越具体；

learning_rate：学习速率；

nthread：控制并发执行的个数，即在几个核上运行，如果不设置，即默认开启计算机全部的核；

objective：定义需要被最小化的损失函数，这里选择的是 multi:softprob，设置 XGBoost 进行多类别分类，返回的是数据属于每个类别的概率，然后需要多设置一个 num_class；

num_class：即上述多类别分类中的类别数目；

eval_metric：设置评估函数，这里选择的是 mlogloss，即 Multiclass logloss；

seed：随机数的种子，用于调参。

提交预测

做完 cross validation 得到合适的参数后，就可以进行结果预测了。根据预测的概率大小，提交每个用户未来可能购买的产品，按概率进行排序，可以设置循环的次数决定输出的产品数目。最后的预测结果保存在 csv 文件中，如下：

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