一、前言
今天我们来一起学习一个新的算法模型，XGboost算法：
1、XGBoost的特性
XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一个高效的开源机器学习库，广泛应用于结构化数据的分类和回归问题。它基于梯度提升算法，利用决策树的集成方法来提高模型的性能和准确性。XGBoost 提供了以下几个主要特性：
高效性：通过并行计算和缓存优化，XGBoost 在训练速度上显著快于传统的梯度提升算法。
准确性：XGBoost 采用正则化手段来防止过拟合，并且支持自定义损失函数，使得模型在多种场景下表现出色。
灵活性：支持多种数据类型和目标函数，适用于回归、分类、排序等多种任务。
可解释性：可以生成特征重要性图，帮助分析模型的决策依据。
2、XGBoost的使用场景
金融欺诈检测： 通过分析交易数据，XGBoost 可以帮助识别潜在的欺诈行为，例如信用卡欺诈、保险欺诈等。
客户流失预测： 在电信、银行等行业，通过客户的行为特征，预测哪些客户可能流失，从而制定相应的留存策略。
异常检测：用于检测数据中的异常点，如信用卡欺诈、故障检测等。
销售预测： 根据历史销售数据和市场特征，预测未来的销售趋势，帮助企业制定生产和营销策略。
医疗健康： 通过患者的医疗记录和特征，预测疾病的发生风险，帮助医生做出更准确的诊断。
图像分类与目标检测： 虽然 XGBoost 主要用于结构化数据，但在某些情况下，可以与图像特征提取结合使用，进行分类任务。
推荐系统： 利用用户行为数据，构建推荐模型，提升用户的个性化体验。
3、本文的案例分析
本文将从异常检测入手，带大家通过一个简单的案例来了解XGBoost算法，我们创建一千个正常数据和五十个异常数据，通过训练来找出异常的数据。
二、具体代码
本文的训练流程依旧是：创建数据集—>划分数据集—>创建模型—>训练模型—>预测和评估模型。
先导入需要用到的库：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import xgboost as xgb
from sklearn.metrics import classification_report
import matplotlib.pyplot as plt1、创建数据集：
np.random.seed(42)
# 正常数据
normal_data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(1000, 2))
normal_labels = np.zeros(1000)
# 异常数据
anomaly_data = np.random.uniform(low=-6, high=6, size=(50, 2))
anomaly_labels = np.ones(50)
# 合并数据
X = np.vstack((normal_data, anomaly_data))
y = np.concatenate((normal_labels, anomaly_labels))
# 创建DataFrame
data = pd.DataFrame(X, columns=['Feature1', 'Feature2'])
data['Label'] = ynp.random.seed(42)： 通过设置随机种子，可以确保每次运行代码时生成的随机数相同，便于调试和复现结果。
normal_data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(1000, 2))：从正态分布中生成1000个样本。loc=0：均值为0。 scale=1：标准差为1。 size=(1000, 2)：生成1000行，2列的数据，即每个样本有两个特征。
normal_labels = np.zeros(1000)：使用np.zeros(1000)生成1000个0，表示这些样本为正常数据。
anomaly_data = np.random.uniform(low=-6, high=6, size=(50, 2))：从均匀分布中生成50个样本，范围更广。low=-6和high=6：生成的样本值范围在-6到6之间。 size=(50, 2)：生成50行，2列的数据。
anomaly_labels = np.ones(50)：使用np.ones(50)生成50个1，表示这些样本为异常数据。
np.vstack((normal_data, anomaly_data))：将正常数据和异常数据按垂直方向合并，形成一个新的数组X，包含1050个样本。
合并标签：np.concatenate((normal_labels, anomaly_labels))：将正常标签和异常标签合并为一个新的标签数组y。
2、数据集划分
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['Feature1', 'Feature2']], data['Label'], test_size=0.2,
random_state=42)
3、 创建模型
# 3. 创建DMatrix
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)
# 4. 设置参数
params = {
'objective': 'binary:logistic', # 二分类任务
'max_depth': 3,
'eta': 0.1,
'eval_metric': 'logloss'
}
objective: 定义了学习任务的目标类型。'binary:logistic'：表示这是一个二分类任务，模型输出的是每个样本属于正类的概率。
max_depth: 指定树的最大深度。 3：树的最大深度设置为3，限制了模型的复杂度，有助于防止过拟合。
eta: 学习率，也称为步长。 0.1：学习率设置为0.1，表示每次迭代更新时会缩小权重的更新量。较小的学习率通常能提升模型的性能，但训练时间会变长。
eval_metric: 评估指标。 'logloss'：用于评估模型的损失，通常在二分类问题中使用。log loss越小，模型的表现越好。
4、模型训练
# 训练模型
num_boost_round = 100
model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round)
num_boost_round: 这是XGBoost模型训练的迭代次数，也称为 boosting rounds。 在这个例子中，设置为 100，表示模型将进行100次迭代，每次迭代都会根据之前的模型更新学习到的权重。
xgb.train(): 这是用于训练XGBoost模型的函数。 第一个参数是 params，包含了模型的设置（如目标函数、最大深度等）。 第二个参数是 dtrain，这是之前创建的训练数据DMatrix，包含特征和标签。 第三个参数是 num_boost_round，表示模型训练的轮数。
5、模型的评估与预测
# 进行预测
y_pred_probs = model.predict(dtest)
y_pred = (y_pred_probs > 0.5).astype(int) # 使用0.5作为阈值进行分类
# 评估模型
print(classification_report(y_test, y_pred)) 
这是模型评估结果的分类报告，包含了每个类别的精确度（precision）、召回率（recall）、F1分数和支持度（support）。下面逐一解释这些指标。
1. 精确度（Precision） 定义: 正确预测为正类的样本占所有预测为正类的样本的比例。 0.0 类别: 0.98，表示被预测为正常的样本中，有98%是正确的。 1.0 类别: 1.00，表示被预测为异常的样本中，100%是正确的。
2. 召回率（Recall） 定义: 正确预测为正类的样本占所有实际为正类的样本的比例。 0.0 类别: 1.00，表示所有实际正常的样本都被正确识别。 1.0 类别: 0.77，表示77%的实际异常样本被正确识别。
3. F1分数（F1-score） 定义: 精确度和召回率的调和平均，综合了这两个指标的性能。 0.0 类别: 0.99，表示对正常样本的检测性能很高。 1.0 类别: 0.87，表示对异常样本的检测性能较好，但相较于正常样本稍低。
4. 支持度（Support） 定义: 每个类别在测试集中的真实样本数量。 0.0 类别: 197，表示正常样本数量。 1.0 类别: 13，表示异常样本数量。
5. 整体准确率（Accuracy） 0.99，表示模型的整体预测准确率为99%，即210个样本中有99%被正确分类。
6. 宏平均（Macro Average） 这些指标的简单平均，适用于类别不平衡的情况。 精确度: 0.99，召回率: 0.88，F1分数: 0.93，表示整体性能良好，但召回率相对较低。
7. 加权平均（Weighted Average） 考虑了每个类别的样本数量的加权平均。 精确度: 0.99，召回率: 0.99，F1分数: 0.98，表明模型在整体性能上表现优异。
到这里，我们的代码就正式结束了，看评估效果很不错。
三、结语
最后，我们将预测的结果进行可视化，还记得我们20%的测试集嘛，我们将测试数据和真实数据都显示出来，看看效果如何。
# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 真实数据点
plt.scatter(data['Feature1'], data['Feature2'], c=data['Label'], cmap='coolwarm', alpha=0.5, label='真实数据')
# 预测异常数据
predicted_anomalies = data.iloc[X_test.index][y_pred == 1]
plt.scatter(predicted_anomalies['Feature1'], predicted_anomalies['Feature2'], edgecolor='red', facecolor='none', s=100,
label='预测异常数据')
plt.title('Anomaly Detection')
plt.xlabel('Feature1')
plt.ylabel('Feature2')
plt.axhline(0, color='gray', linewidth=0.5, linestyle='--')
plt.axvline(0, color='gray', linewidth=0.5, linestyle='--')
plt.legend()
plt.show()
可以看到我们用红色的小球代表异常值，红色的外环岱庙预测的异常值，正好是10个测试值，准确率还是蛮好的。
最后，大家如果觉得对您有帮助的话麻烦点点赞，如果有错误或者纰漏希望您能在评论区指出，帮助大家能更好地理解和掌握相关知识！
标签：样本,数据,模型,XGBoost,案例,简单,np,data From： https://blog.csdn.net/m0_62800009/article/details/142639350