1632
правки
Изменения
м
Статья посвящена работе Библиотека CatBoost {{---}} метод машинного обучения, основанный на градиентном бустинге (англ. ''gradient boosting''). Практически любой современный метод на основе градиентного бустинга работает с числовыми признаками. Если у нас в наборе данных присутствуют не только числовые, но и категориальные признаки (англ. ''categorical features''), то необходимо переводить категориальные признаки в числовые. Это приводит к искажению их сути и потенциальному снижению точности работы модели.Именно поэтому было важно разработать алгоритм, который умеет работать не только с числовыми признаками, но и с библиотекой категориальными напрямую, закономерности между которыми этот алгоритм будет выявлять самостоятельно, без ручной «помощи».CatBoost {{---}} библиотека для градиентного бустинга, главным преимуществом которой является то, что она одинаково хорошо работает «из коробки» как с числовыми признаками, так и с категориальными. Программное обеспечение разработано по методологии SCRUM. Документацию по CatBoost можно найти на сайте<ref>[https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/about-docpage/ Документация CatBoost]</ref>.
* Регрессия (mse - функция потерь)
* Классификация (надо сделать вероятности, функция потерь - максимизируем вероятность того что все объекты в обучающей выборке классифицированы правильно, вероятность - это сигмоида над значением формулы) predict_proba - для вероятности (складывать нельзя)/ predict - просто рез (и тут можно складывать значени] нескольких моделей)
* Мультиклассификация
* Ранжирования - (объекты с попарной классификацией).
== Оптимизируемые функции ==* В основе CatBoost лежит градиентный бустинг.
Поддерживает много оптимизируетмых функций* Градиент функции ошибки {{---}} все производные по всем значениям функцииГрадиентный бустинг {{---}} метод машинного обучения, который создает решающую модель прогнозирования в виде ансамбля слабых моделей прогнозирования, обычно деревьев решений. Для конкретной модели выбирается одна оптимизируемая функцияОн строит модель поэтапно, позволяя оптимизировать произвольную дифференцируемую функцию потерь.
----== Особенности CatBoost ==
----=== Метрики ===
== Шаги обучения ==Поддерживает множество [[Оценка_качества_в_задачах_классификации_и_регрессии|метрик]]<sup>[на 28.01.19 не создан]</sup> (англ. ''metrics''), таких как:* Регрессия: ''MAE, MAPE, RMSE, SMAPE'' etc.;* Классификация: ''Logloss , Precision, Recall, F1, CrossEntropy, BalancedAccuracy'' etc.;* Мультиклассификация: ''MultiClass, MultiClassOneVsAll, HammingLoss, F1'' etc.;* Ранжирование: ''NDCG, PrecisionAt, RecallAt, PFound, PairLogit'' etc.
* Строим дерево== Обучение ==* Считаем значение в листьях=== Шаги обучения ===
----* Строим дерево;* Считаем значение в листьях.
Процесс построения происходит жадно. Выбираем первую вершину, далее выбираем лучшее дерево с одной вершиной. Далее смотрим скоры и выбираем лучшее дерево. Дерево строится по слоям. Гарантировано на каждом слое один и тот же сплит (условие, по которому мы делим)
== Как выбрать лучшее дерево? ==Дерево строится по слоям. Гарантировано на каждом слое один и тот же сплит (условие по которому мы делим).
Смотрим на сколько меняется функция ошибки=== Вычисление значений в листьях === Во время вычисления значений в листьях можем позволить себе сделать больше операций, выбираем такое дерево, чтобы оно так как можно лучше приближало вектор градиентову нас уже зафиксирована структура дерева и значения в листьях будут вычислены единожды. Поэтому можем себе позволить даже сделать несколько шагов по градиенту или применить метод Ньютона.
----=== Как выбрать лучшее дерево? ===
== Как работает градиентный бустинг? ==Смотрим, на сколько меняется функция ошибки, выбираем такое дерево, чтобы оно как можно лучше приближало вектор градиентов.
* В основе CatBoost лежит грдиентный бустингОтметим, что существует идеальный шаг по градиенту, однако листьев в дереве меньше, чем документов в датасете.Поэтому мы можем пытаться приближать тот самый идеальный шаг.Чтобы найти лучший сплит, проверяем похожесть после одного шага алгоритма по градиенту.
* Градиент функции ошибки - все производные по всем значениям функции=== Рандомизация ===
ОтметимЕсть рандомизация метрики, что существует идеальный шаг по градиенту, однако листьев в дереве меньше, чем документов в датасетекоторой выбирается лучшее дерево. Поэтому мы можем пытаться приближать тот самый идеальный шаг.''Score += random_strength * Чтобы найти лучший сплитRand (0, проверяем похожесть после одного шага алгоритма по градиенту - это скор.lenofgrad * q)''
CatBoost поддерживает несколько режимов выборки данных* Snapshots;* Overfitting detector;* CV;* eval_metrics.
* Бутстрап Бернулли - выбираем документ с вероятностью ''p''. Регулируется параметром ''sample rate''* Байесовский бутстрап - байесовское распределение. Регулируется параметром ''bagging temp''== Бенчмарки ==
Отметим, что бутстрап используется только для выбора структуры дерева, для подсчета значения в листьях используем всю выборку. Это сделано так как выбор структуры дерева происходит долго, нужно несколько раз пересчитывать значения, поэтому использовать всю выборку - слишком дорого. Однако значения в листьях с уже готовой структурой дерева считаются один раз, == Пример использования ==* Делим данные на тренировочное и для большей точности можно позволить использовать весь датасеттестовое множество '''from''' sklearn.model_selection '''import''' train_test_split
---- X_train, X_validation, y_train, y_validation = train_test_split(X, y, '''train_size'''=0.5, '''random_state'''=1234) '''print'''(X_train.shape, X_validation.shape) * Создаем классификатор '''from''' catboost '''import''' CatBoostClassifier best_model = CatBoostClassifier( '''bagging_temperature'''=1, '''random_strength'''=1, '''thread_count'''=3, '''iterations'''=500, '''l2_leaf_reg''' = 4.0, '''learning_rate''' = 0.07521709965938336, '''save_snapshot'''=True, '''snapshot_file'''='snapshot_best.bkp', '''random_seed'''=63, '''od_type'''='Iter', '''od_wait'''=20, '''custom_loss'''=['AUC', 'Accuracy'], '''use_best_model'''=True ) * Обучаемся
Есть рандомизация скора. ''Score += random_strength * Rand (0, lenofgrad * q)'print', где ''q('Resulting tree count:' - множитель, уменьшающийся при увеличении итерацииbest_model. Таким образом, рандом уменьшается ближе к концу.рандома----tree_count_)
== Бинаризация фичей == > '''Resulting tree count: 217'''
* Uniform. Равномерно разбиваем отрезок от минимума значения для данной фичи до максимума params = best_model.get_params() params['iterations'] = 10 params['custom_loss'] = 'AUC' del params['use_best_model']* Медианная сетка. Задаем количество разбиений над множеством значений pool1 = Pool(X, далее идем по объектам в порядке сортировки и разбиваем на группы по k объектов'''label'''=y, где k - количество объектов в одном слоте разбиения.* UniformAndQuantiles. Комбинация 1 и 2 пунктов.'''cat_features'''=cat_features)
---- cv_data = cv( '''params''' = params, '''pool''' = pool1, '''fold_count'''=2, '''inverted'''=False, '''shuffle'''=True, '''stratified'''=False, '''partition_random_seed'''=0 )
* LabelEncoding - работает плохо, так как появляется отношения порядка между объектами > '''Best validation AUC score: 0.* One-hot encoding - работает, если различных значений фичи не много. Иначе одна фича размножится на множество фичей и влиять на модель заведомо сильнее остальных фичей91±0.00 on step 9'''
Лучше не делать препроцессинг самим, из''Больше примеров<ref>[https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-за проблем, описанных выше. В usages-examples-docpage Примеры ипользования CatBoost ]</ref> можно задать параметр cat_features, передав туда индексы категориальных фичей. Также можно отрегулировать параметр ''one_hot_max_sizeнайти на сайте библиотеки'' - максимальное количество различных значений у категориальной фичи, чтобы она могла в последствии быть подвержена one-hot encoding.
----==См. также==*[[:Дерево_решений_и_случайный_леc|Дерево решений и случайный леc]]<sup>[на 28.01.19 не создан]</sup>*[[:Бустинг,_AdaBoost|Бустинг, AdaBoost]]
Ниже описаны гиперпараметры, на который стоит обратить внимание при использовании библиотеки.== Источники информации ==* cat_features[https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/about-docpage/| Overview of CatBoost]* Overfitting detector[https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting| Gradient Boosting, WIkipedia]* Число итераций и learning rate[[Категория: Машинное обучение]]* L2_reg* Random_srength* Bagging_temp* Глубина дерева (стоит попробовать 10 и 6)[[Категория: Ансамбли]]
rollbackEdits.php mass rollback
----
== Общий принцип работы ==
== Режимы работы = Дерево решений ===
Алгоритм работы следующий: для каждого документа имеется набор значений признаков, имеется дерево, в вершинах дерева {{---}} условия. Если условие выполнено, осуществляется переход в правого ребенка вершины, иначе в левого. Нужно пройти до листа по дереву в соответствии со значениями признаков для документа. На выходе каждому документу соответствует значение листа. Это и есть ответ. === Бустинг === Идея бустинг-подхода заключается в комбинации слабых (с невысокой обобщающей способностью) функций, которые строятся в ходе итеративного процесса, где на каждом шаге новая модель обучается с использованием данных об ошибках предыдущих. Результирующая функция представляет собой линейную комбинацию базовых, слабых моделей. Более подробно можно посмотреть в статье про градиентный бустинг<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting |Gradient Boosting, Wikipedia]</ref>. Далее будет рассматриваться бустинг деревьев решений. Будем строить несколько деревьев, чтобы добавление новых деревьев уменьшало ошибку. Итого при достаточно большом количестве деревьев мы сможем сильно уменьшить ошибку, однако не стоит забывать, что чем больше деревьев, тем дольше обучается модель и в какой-то момент прирост качества становится незначительным. === Градиентный бустинг ===
== Метрики = Режимы работы ===
* Регрессия (англ. ''regression''); * Классификация (англ. ''classification''); Функция потерь (англ. ''loss function'') {{---}} максимизируем вероятность того, что все объекты в обучающей выборке классифицированы правильно, вероятность - это сигмоида над значением формулы. Функция ''predict_proba'' {{---}} на выходе получаем готовые вероятности. Нужно отметить, что складывать их уже нельзя. Поддерживает много метрикФункция ''predict'' {{---}} выдает необработанный результат. Такой результат можно складывать, например, с результатами других моделей.* Мультиклассификация (англ. ''multiclass classification'');* Ранжирование (англ. ''ranking'').Объекты с попарной классификацией (??)
=== Построение дерева ===
* Выбираем первую вершину;
* Выбираем лучшее дерево с одной вершиной;
* Считаем метрику и по ней выбираем лучшее дерево.
=== Как работает градиентный бустинг? ===
''q'' {{---}} множитель, уменьшающийся при увеличении итерации.
Таким образом, рандом уменьшается ближе к концу.
----
== Работа с датасетом ==
=== Режимов выборки данных ===
CatBoost поддерживает несколько режимов выборки данных
* Бутстрап (англ. ''bootstrap'') Бернулли {{---}} выбираем документ с вероятностью ''p''. Регулируется параметром ''sample_rate'';
* Байесовский бутстрап {{---}} байесовское распределение. Регулируется параметром ''bagging_temp''.
Отметим, что бутстрап используется только для выбора структуры дерева, для подсчета значения в листьях используем всю выборку. Это сделано, так как выбор структуры дерева происходит долго, нужно несколько раз пересчитывать значения, поэтому использовать всю выборку слишком дорого. Однако значения в листьях с уже готовой структурой дерева считаются один раз, и для большей точности можно позволить использовать весь датасет.
=== Бинаризация признаков ===
Пробовать все {{---}} долго. Поэтому выбираем сетку заранее и ходим по ней.
Есть несколько способов выбора:
* Uniform. Равномерно разбиваем отрезок от минимума значения для данного признака до максимума;
* Медианная сетка. Задаем количество разбиений над множеством значений, далее идем по объектам в порядке сортировки и разбиваем на группы по k объектов, где k {{---}} количество объектов в одном слоте разбиения;
* UniformAndQuantiles. Комбинация 1 и 2 пунктов;
* MaxSumLog {{---}} в основе лежит динамика, работает долго;
* GreedyLogSum {{---}} аналог MaxSumLog, используется жадный алгоритм, поэтому работает не точно, однако быстрее чем MaxSumLog.
=== Работа с категориальными признаками ===
* LabelEncoding {{---}} на реальных примерах точность работы низкая, так как появляется отношения порядка между объектами;
* One-hot encoding {{---}} дает неплохую точность, если различных значений признаков не много. Иначе один признак размножится на множество признаков и будет влиять на модель заведомо сильнее остальных признаков.
Лучше не делать препроцессинг самим из-за проблем, описанных выше. В CatBoost можно задать параметр cat_features, передав туда индексы категориальных признаков. Также можно отрегулировать параметр ''one_hot_max_size'' {{---}} максимальное количество различных значений у категориального признака, чтобы он мог в последствии быть подвержен one-hot encoding.
== Подбор параметров ==
Ниже описаны гиперпараметры (англ. ''hyperparameters''), на которые стоит обратить внимание при использовании библиотеки.
* cat_features;
* Overfitting detector;
* Число итераций и learning rate;
* L2_reg;
* Random_srength;
* Bagging_temp;
* Глубина дерева (стоит попробовать 10 и 6).
== Полезная функциональность ==
Сравнение библиотеки CatBoost с открытыми аналогами XGBoost, LightGBM и H20 на наборе публичных датасетов<ref>[https://catboost.yandex/#benchmark| Benchmarks]</ref>.
best_model.fit( X_train, y_train, '''cat_features'''=cat_features, '''eval_set'''= Рандомизация скора (X_validation, y_validation), '''logging_level'''='Silent', '''plot'''=True ) * Вывод числа деревьев в модели
* Используем скользящий контроль (англ. cross validation) Пробовать все - долго. Поэтому выбираем сетку заранее и ходим по ней. Есть несколько способов выбора:'''from''' catboost '''import''' cv
* Выводим результат best_value =np.max(cv_data['AUC_test_avg']) best_iter = Работа с категориальными фичами ==np.argmax(cv_data['AUC_test_avg']) '''print'''('Best validation AUC score: {:.2f}±{:.2f} on step {}'.format( best_value, cv_data['AUC_test_stddev'][best_iter], best_iter ))
== Подбор параметров Примечания==<references/>
