机器学习 | CatBoost模型原理及案例实操分析

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CatBoost 是一种基于梯度提升的决策树(Gradient Boosting Decision Trees, GBDT)算法，专门优化了处理分类特征和序列数据的能力。算法步骤如下：

• 第一：生成初始模型，从简单的模型开始，通常是所有目标值的平均值；

• 第二：迭代构建树，计算当前模型的残差(即预测误差)，使用残差构建一棵新的决策树，拟合这些残差，将这棵树加到模型中，以减少误差；

• 第三：更新模型，重复迭代，逐步增加决策树，直到达到预定的树数量或其他停止条件。

  
  

CatBoost模型案例

• 1、背景

  当前有一项关于‘信用卡交易欺诈’的数据科学研究，已整理好数据共为1000条，其包括六项，分别是换设备次数，支付失败次数，换IP次数，换IP国家次数，交易金额和欺诈标签，欺诈标签时，数字1表示欺诈，数字0表示没有欺诈行为，现希望通过CatBoost进行模型构建，并且做一些预测工作，部分数据如下图所示：

  
  
  
• 2、理论

  在进行CatBoost模型时，其涉及参数如下表所述：

  参数	说明	参数值设置
  损失函数	构建模型的算法方式，通常使用默认参数值即可。	Auto(自动选择)：SPSSAU自动进行选择。 Logloss: 对数损失函数。 MultiClass: 多分类损失函数。 MultiClassOneVsAll: 一对多分类损失函数。 RMSE: 均方根误差。 MAE: 平均绝对误差。 MAPE: 平均绝对百分比误差，特别适用于目标值变化范围较大的情况。 Quantile: 分位数损失，适用于预测区间。 LogLinQuantile: 对数线性分位数损失，处理目标具有对数分布的情况。 Poisson: 泊松损失，适用于泊松分布的情况。
  迭代次数	模型迭代的次数。	默认是500。
  树最大深度	树的深度越大，则对数据的拟合程度越高（过拟合程度也越高）。	默认是6。
  学习率	学习率即模型参数更新步长，越小收敛越快，但迭代次数越多。	范围(0.0, 1.0] 默认0.1。
  L2正则化	增加L2正则化项的权重，从而更强烈地惩罚大的权重，使模型更加平滑，减少过拟合的风险。	默认权重为3。
  特征子集比例	用于控制在每一层决策树中使用的特征子集的比例。	默认是1即特征子集全部使用。
  任务类型	包括自动判断，分类和回归任务。	系统会结合Y的不同数字个数自动判断分类或回归任务，当然可自行选择分类或回归任务。

  
  

  除此之外，与其它的机器学习算法类似，SPSSAU提供训练集比例参数（默认是训练集占0.8，测试集占0.2），数据归一化参数（默认不进行），以及保存预测值（CatBoost时会生成预测类别，但不会生成预测概率），保存训练测试标识（生成一个标题来标识训练集和测试集数据的标识）。

  
  
• 3、操作

  本例子操作截图如下：

  
  

  将欺诈标签放入Y框中，其余5个特征项作为自变量X。与此同时，训练集比例默认为0.8，暂不进行数据归一化，当然当前数据也可考虑做标准化处理，因为涉及数据的量纲不同。更多参数设置暂保持为默认值。

  
  
• 4、SPSSAU输出结果

  SPSSAU共输出5项结果，依次为基本信息汇总，特征权重值，训练集或测试集模型评估结果，测试集结果混淆矩阵，模型汇总表和模型代码，如下说明：

  项	说明
  基本信息汇总	因变量Y(标签项)的数据分布情况等。
  特征权重值	展示各个X（特征）对于模型的贡献力度。
  训练集或测试集模型评估结果	分析训练集和测试集数据的模型效果评估，非常重要。
  测试集结果混淆矩阵	测试集数据的进一步效果评估，非常重要。分类任务时提供，如果是回归任务则没有该矩阵。
  模型汇总表	模型参数及评估汇总表格。
  模型代码	模型构建的核心python代码。

  
  

  上述表格中，基本信息汇总展示出因变量Y（标签项）的分类分布情况，模型评估结果（包括训练集或测试集）用于模型的拟合效果判断，尤其是测试集的拟合效果，以及提供测试集数据的混淆矩阵结果（如果是分类任务则提供，如果是回归任务则无该表格）；模型汇总表格将各类参数值进行汇总，并且在最后附录模型构建的核心代码。

  
  
• 5、文字分析

  首先针对特征的权重即重要性情况进行说明，如下图：

  
  

  上图可以看到：换设备次数，或者换IP国次数这两项对于预测是否欺诈有着较高的帮助，而且支付失败次数也起着重要的作用。但是换IP次数或者交易金额这两项的作用相对来讲会较小些。接下来针对最重要的模型拟合情况进行说明，如下表格：

  
  

  上表格中分别针对训练集和测试集，提供四个评估指标，分别是精确率、召回率、f1-scrore、准确率，以及平均指标和样本量指标等，整体来看，训练集的拟合效果非常好，各项指标均完美为1，但更多还需要从测试集上看，测试集上F1-score值为0.89，接近于0.9，另外精确率和召回率也在0.9左右，意味着模型可能有着过拟合问题，训练集完美但测试集指标相对一般。

  接着进一步查看测试数据的‘混淆矩阵’，即模型预测和事实情况的交叉集合，如下图：

  
  

  ‘混淆矩阵’时，右下三角对角线的值越大越好，其表示预测值和真实值完全一致。上图中显示测试集时，真实值为1（即欺诈）但预测为0（即不欺诈）的数量为20，另外真实值为0（即不欺诈）但预测为1（欺诈）的数量为2，仅测试集共有200条，但预测出错为22条，出错率为11%。最后SPSSAU输出模型参数信息值，如下表格：

  
  

  模型汇总表展示模型各项参数设置情况，最后SPSSAU输出使用python中slearn包构建本次CatBoost模型的核心代码如下：

  model = CatBoostClassifier(loss_function='None', iterations=500, learning_rate=0.1, depth=6, colsample_bylevel=1.0, l2_leaf_reg=3.0, random_seed=0')

  model.fit(x_train, y_train)

  
  
  

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关键词：boost 模型原理 机器学习 CAT classifier 机器学习