趋近智
为机器学习模型准备数据时,处理缺失值是一个很大的难题。常用方法包括填充,即用列的平均值、中位数或众数等统计量来替换缺失条目。填充虽然通常必不可少,但它是一种估算。它引入了人造数据,有时会扭曲特征的固有分布,并可能降低模型性能。
XGBoost 通过一种内置的智能机制来解决数据预处理中处理缺失值的挑战,该机制用于处理缺失数据,称为稀疏感知分裂查找算法。XGBoost 无需您在训练前进行值填充,而是学习如何为每个特征分裂处理缺失值。
在构建树时,XGBoost 会遇到特征上的潜在分裂点。如果某些实例的该特征值缺失,算法不会简单地忽略它们。相反,它会评估两种情况:
算法随后选择提供更高增益的方向。此选定路径成为在该特定分裂处具有缺失值的任何实例的默认方向。
这个过程不是全局设置。它会在每棵树的每个分裂点重复。对于单个特征,缺失值在一个分裂点可能被发送到左分支,而在树更深处的另一个分裂点则可能被发送到右分支。这使得模型能够根据每个节点的局部情况,为缺失数据学习出最优路径。
XGBoost 在每个分裂点为缺失值学习一个默认方向。在此示例中,算法确定将特征 X 的缺失值路由到左分支,从而使该特定分裂的信息增益最大化。
这种方法有两个主要优点:
简化数据预处理:您通常可以直接将含有缺失值(表示为 None、np.nan 或空字符串)的数据集传递给模型,而无需手动填充。这节省了时间,并从您的工作流程中移除了一个可能出错的步骤。
从缺失情况中学习:模型能够在存在缺失数据的情况下识别出预测模式。例如,如果客户没有提供其年收入,这个事实本身可能就是一个与贷款违约风险相关的信号。XGBoost 的算法可以通过学习这些实例的最优路径来捕捉这种关系,有效地将“缺失情况”视为另一条信息。
使用此功能非常简单。XGBoost 的 Python API 默认处理 NumPy 的 nan 值。
import xgboost as xgb
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 包含缺失值的示例数据
X = np.array([
[1, 10],
[2, 20],
[np.nan, 30], # 第一个特征中的缺失值
[4, np.nan], # 第二个特征中的缺失值
[5, 50]
])
y = np.array([100, 200, 300, 400, 500])
# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 直接初始化并训练 XGBoost 模型
# 无需填充步骤
xgbr = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror')
xgbr.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
predictions = xgbr.predict(X_test)
print(f"测试数据的预测结果: {predictions}")
尽管此功能强大,但它不能替代您对数据的理解。您仍应仔细查看值缺失的原因。如果数据完全随机缺失,所学的默认方向可能不具特殊意义。然而,如果缺失情况具有系统性(非随机缺失),XGBoost 的方法会非常高效。这种内置处理是众多优化措施之一,使得 XGBoost 成为一个快速、准确且易用的梯度提升算法库。
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