機器學習競賽王者演算法：XGBoost、LightGBM、CatBoost

若是有參加過機器學習競賽的人應該都會聽過 XGBoost 這個橫掃各種競賽的演算法，其實後來也有衍生出 LightGBM 和 Cat boost 這兩種演算法可以使用，只是比較少人聽過，又鑒於這方面資料似乎比較少，就自己吃了一些學習資源來介紹，順便推動自己的學習，希望才疏學淺的本人可以幫助你更了解這三個常見演算法。


The map of machine Learning algorithms

不論是 XGBoost,  LightGBM 還是 Catboost，他們都屬於 Ensemble learning (集成式學習)中的 Boosting 方法。Ensemble learning 的基本想法就是一個不夠，你有沒有試過兩個？兩個不夠，你有沒有試過三個？也就是將多種學習方法都集合在一起使用，彼此互相補足，讓演算法的架構更加靈活。

Boosting

Boosting 是循序的演算法，一開始會先產生多個弱學習器(Weak learner)並讓它們不斷改正舊模型的錯誤，最後合成起來變成一個強學習器(Strong learner)。而所謂的弱學習器是指比隨機猜的表現還要更好一點的模型，這種學習器的訓練成本低、複雜度也低，同時也不易 Overfitting。正因為這些特性，所以我們才可以在短時間內訓練很多種弱學習器，彼此組合起來得到一個強力的模型。

Gradient Boosting

Gradient boosting 指的則是將梯度下降法(Gradient descent)應用到這些弱學習器的學習上，幫助最小化 error。這個方法的主要問題在於每跑一次 Gradient descent都需要重新建立一次學習器，這樣非常沒有效率，也因此 XGboost 出現了。




Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)


當我們剛剛所提到的每一個弱學習器都是一個決策樹的時候，這個意圖學習並組合出最好的決策樹的Gradient Boosting就叫做GBDT。這也是我們目前最常見用來實作Gradient boosting的做法，同時，這樣做也正好緩和了決策樹容易Overfitting 的問題。今天的三大主題 XGBoost, LightGBM, CatBoost 都是基於 GBDT 的改進方法。

XGBoost

XGBoost的全名是 eXtreme Gradient Boosting，聽起來就很強很極限，實際上也真的很強很極限，可以比喻成是吃了類固醇的 Gradient Boosting。相較於循序學習的GBDT，XGBoost更加有效率、有彈性並且更輕量化，這是因為他能提供平行的決策樹Boosting，讓整個學習的過程不再是循序而是平行的。

XGBoost 的學習過程基於 level-wise tree pruning，在學習的時候它是在不同tree的同一個level上利用資訊獲利 ( information gain ) 的方式作為指標來挑選節點出來組合，雖然已經可以達到平行學習，但在資料量大時要去計算所有可能的 split 還是有點耗時，所以才會衍生出 LightGBM 和 CatBoost。

LightGBM

LightGBM 採用 Level-wise 和 leaf-wise 並行訓練，並且用 Gradient-based One-Side Sampling (GOSS)和 Exclusive Feature Bundling (EFB)兩種演算法來降低計算量。

其中，GOSS 是一種下採樣的抽樣演算法，首先它會先計算出所有樣本的 gradient並排序，接下來它會保留一些 gradient 較大的樣本並從剩下的 gradient 較小的樣本中隨機抽樣幾個出來留下。這是因為 gradient 大的表示還沒有經過充分的訓練，而gradient小表示已經有充分的訓練過，也因此，繼續對 gradient 小的樣本訓練非常沒有效率，所以才會以下採樣的方式減少它們的數量。而以隨機採樣的方式的原因是為了避免資料分布在過程中被改變，這麼做不僅可以減少計算量也能確保模型的準確度。　

EFB是用來降維的演算法，主要用途在於將多個 features 合併起來壓縮成一個。這是因為高維度的資料通常會有稀疏(sparse)的特色，這表示裡面有許多資料其實是多餘、不需要的，就像 One-hot encoding 中的0一樣。而 EFB 就是利用貪婪演算法找到這些稀疏的特徵，並將稀疏的特徵和真正的特徵做合併，達到降維的效果。





CatBoost

Cat 的意思是Categorial，這是因為它是針對類別型資料(Categorial data)去設計的，不過它仍然可以應用在迴歸問題上。CatBoost 最特別的是它基於對稱決策樹(symmetric or oblivious trees)。對稱決策樹是利用二元分割的方式創建 level-wise 的tree，也就是它只以一個feature作為分割基準，而問題也會分成只有是和否兩種選擇，這會讓決策樹的結構變得非常簡單，從這裡也看得出來為什麼它是針對類別問題去設計的。CatBoost 還有另一個用來避免 overfitting 的機制叫做 Ordered Boosting，它對 categorial feature 做隨機的排列組合，以此來增加組合的數量，避免 overfitting。

以結果來說，Catboost 的計算量是三者裡面需求最低的。

Important parameter of XGBoost, LightGBM and CatBoost

既然都提到它們是機器學習競賽的寵兒，當然要介紹一下這三者重要的參數有哪些，以便打比賽的時候可以有效率的硬 train 一波啊！

需要注意的是這邊提到 XGBoost 沒有針對 catrgorical values 的參數的意思並不是說XGBoost 不能做分類問題，而是它沒有針對分類問題能調整的參數。三者不管在分類問題還是回歸問題上都可以使用，不然要怎麼當王者呢？


Implementing XGBoost, LightGBM and CatBoost


Data Preprocessing

import pandas as pd
import numpy as np
import time
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Read data
data = pd.read_csv("flights.csv")
data = data.sample(frac = 0.1, random_state=10)

# Data preprocessing
data = data[["MONTH","DAY","DAY_OF_WEEK","AIRLINE","FLIGHT_NUMBER","DESTINATION_AIRPORT",
                 "ORIGIN_AIRPORT","AIR_TIME", "DEPARTURE_TIME","DISTANCE","ARRIVAL_DELAY"]]
data.dropna(inplace=True)

data["ARRIVAL_DELAY"] = (data["ARRIVAL_DELAY"] > 10)*1

cols = ["AIRLINE","FLIGHT_NUMBER","DESTINATION_AIRPORT","ORIGIN_AIRPORT"]
for item in cols:
    data[item] = data[item].astype("category").cat.codes +1

print(data.head())

# train test split
train, test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(["ARRIVAL_DELAY"], axis=1), 
data["ARRIVAL_DELAY"],random_state=10, test_size=0.25)

XGBoost

# Example of XGBoost

import xgboost as xgb
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

def auc(m, train, test): 
    return (metrics.roc_auc_score(y_train,m.predict_proba(train)[:,1]),
                            metrics.roc_auc_score(y_test,m.predict_proba(test)[:,1]))

# Parameter Tuning
model = xgb.XGBClassifier()
param_dist = {"max_depth": [10,30,50],
              "min_child_weight" : [1,3,6],
              "n_estimators": [200],
              "learning_rate": [0.05, 0.1,0.16],}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid=param_dist, cv = 3, 
                                   verbose=10, n_jobs=-1)
grid_search.fit(train, y_train)

grid_search.best_estimator_

model = xgb.XGBClassifier(max_depth=50, min_child_weight=1,  n_estimators=200,
                          n_jobs=-1 , verbose=1,learning_rate=0.16)
model.fit(train,y_train)

auc(model, train, test)

LightGBM

LightGBM 和 Catboost都有 categorical features 可以設，所以我就都訓練兩個模型，一個有categorical 另一個沒有。另外 LightGBM 規定 num_boost_round 只能用 train 來控制，不能拿來調參的樣子


# Example of LightGBM

import lightgbm as lgb

from sklearn import metrics

from sklearn.model_selection import GridSearchCV


def auc2(m, train, test): 

    return (metrics.roc_auc_score(y_train,m.predict(train)),

                            metrics.roc_auc_score(y_test,m.predict(test)))



lg = lgb.LGBMClassifier(silent=False)

param_dist = {"max_depth": [25,50, 75],

              "learning_rate" : [0.01,0.05,0.1],

              "num_leaves": [300,900,1200],

              "n_estimators": [200]

             }

grid_search = GridSearchCV(lg, n_jobs=-1, param_grid=param_dist, cv = 3, 

                                            scoring="roc_auc", verbose=5)

grid_search.fit(train,y_train)

grid_search.best_estimator_

d_train = lgb.Dataset(train, label=y_train)

params = {"max_depth": 50, "learning_rate" : 0.1, "num_leaves": 900,  "n_estimators": 300}


# Without Categorical Features

model2 = lgb.train(params, d_train)

auc2(model2, train, test)


#With Catgeorical Features

cate_features_name = ["MONTH","DAY","DAY_OF_WEEK","AIRLINE","DESTINATION_AIRPORT",

                 "ORIGIN_AIRPORT"]

model2 = lgb.train(params, d_train, categorical_feature = cate_features_name)

auc2(model2, train, test)

CatBoost

這邊如果有出現 catboostclassifier' object has no attribute 'catboostclassifier' 這種謎之神奇錯誤的話就用 pip install --upgrade catboost 升級一下catboost版本，似乎是官方的bug。

# Example of Catboost
import catboost as cb

cat_features_index = [0,1,2,3,4,5,6]

def auc(m, train, test): 
    return (metrics.roc_auc_score(y_train,m.predict_proba(train)[:,1]),
                            metrics.roc_auc_score(y_test,m.predict_proba(test)[:,1]))

# n_estimator of LightGBM is called iterations
params = {'depth': [4, 7, 10],
          'learning_rate' : [0.03, 0.1, 0.15],
         'l2_leaf_reg': [1,4,9],
         'iterations': [300]}
cb = cb.CatBoostClassifier()
cb_model = GridSearchCV(cb, params, scoring="roc_auc", cv = 3)
cb_model.fit(train, y_train)

# Without Categorical features
clf = cb.CatBoostClassifier(eval_metric="AUC", depth=10, iterations= 500, l2_leaf_reg= 9, learning_rate= 0.15)
clf.fit(train,y_train)
auc(clf, train, test)

# With Categorical features
clf = cb.CatBoostClassifier(eval_metric="AUC",one_hot_max_size=31, 
                            depth=10, iterations= 500, l2_leaf_reg= 9, learning_rate= 0.15)
clf.fit(train,y_train, cat_features= cat_features_index)
auc(clf, train, test)


Conclusion

從實驗結果可以看到，不論是訓練還是預測，耗費的時間不意外的是CatBoost最少，準確率方面也是它最高，

但 CatBoost 其實只有在加入 categorical features 的時候才能達到最高的0.816，在不考慮 categorical features 的情況下會是 XGBoost 表現比 LightGBM 還好一點。



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