1. 说明

 前两篇完成了特征工程的相关工作：加入用户的统计特征，分析文本信息内容，并作为新特征加入了数据集。
本篇我们来看看算法，实战微博互动预测（后简称本例）的评估算法如下：

 公式中f代表转发，c代表评论，l代表赞，p代表预测，r代表真实值；deviation是真实值与预测值的偏差，具体公式如下：

precision是准确率，根据偏差算出：

sig为符号函数，当x>0时sig(x)=1，当x<=0时，sig(x)为0。Counti为每篇的反馈总数，当Counti>100时，以按100计算。

 与大多数评估算法不同，本例中每个实例有不同权重，反馈越多实例权重越大。而我们常用的算法比如GBDT是根据误差迭代改进的，默认情况下各实例权重是一样的，这块儿需要单独处理一下。
 具体算法还是使用xgboost库，之前看到的大多数关于xgboost的文章，要么是讲数学原理，要么是参数的中文说明，xgboost似乎还是一个黑盒，下面就结合具体问题看看xgboost的使用。

2. xgboost注意事项

 xgboost提供两种调用方式，一种是自身接口，一种是类似sklearn的接口，建议使用自身接口，因为很多重要功能，如存取模型，评估功能都无法通过sklearn接口调用。
 在资料，示例和文档都不多的情况下，建议下载源码，学习其中的example,demo，test中的使用方法，以及直接分析源码的调用流程。

3. xgboost源码

 一般使用xgboost直接用pip install安装即可，下载源码主要以学习为主。
 下载使用命令：

git clone https://github.com/dmlc/xgboost

 xgboost主要是c语言实现的，本例中主要通过python接口调用，在demo目录中可以看到示例。

4. xgboost学习率与迭代次数

 xgboost是一种迭代改进的算法，它每次给错误分类的实例增加权重，并进入下一次迭代。因此需要指定迭代次数和每次权重改进的程度（学习率）。
 迭代次数通过num_boost_round设置，次数越多，花费时间越长，xgboost除了可以设置固定迭代次数以外，还可以根据评估，判断如果n次不再改进，则停止迭代（具体见eval部分）。
 学习率通过eta设置，它是每次迭代之后对原模型的改进程度，学习率越高收敛越快，但也可能因为粒度太大，错过极值点。
调参方法是先粗调再细调：一开始将学习率设大一点，比如0.1-0.3；次数设少一点，比如50次，即能快速改善模型又不花太长时间。后面细调时再变小学习率，增加迭代次数。

5. xgboost的eval系列参数

 eval系列参数用于评估模型的状态，可以在每次迭代之后给模型打分，它本身与模型如何计算无关（无论它设成什么，最终模型都不变），只是评估当前模型好坏。这个功能非常重要，比如：有时候会看到在迭代过程中训练集评分提高，而测试集评分下降，一般就是过拟合了。使用它还可以控制当模型不再改进时，停止迭代（具体通过early_stopping_rounds设置）。

1) evals设置估计数据

 evals可设置训练集和测试集，在每次迭代后用训练集和测试集代入模型，并给预测结果评分。

2) eval_metric现成的评估函数

 可以设置rmse,logloss,error,merror,mlogloss,auc,ndcg,map等xgb自带的评估函数。

3) feval自定义评估函数

 本例就需要自定义估伻函数，使用feval方法实现。它和梯度下降算法无法，主要用于显示，并判断何时终止迭代。最好别写太复杂，否则会延长计算时间。

4) early_stopping_rounds自动停止迭代

 通过early_stopping_rounds设置，如果在n轮内正确率没有提升，则退出迭代，具体根据evals给出的数据判断，若其中包含多组数据，则取最后一个。
 如果设置了early_stopping_rounds，模型会生成三个属性，best_score,　 best_iteration, bst.best_ntree_limit，以便下次选择最合适的迭代次数。

5) verbose_eval输出评估信息

 如果设置为True输出评估信息，设置为数字，如5则每5次评估输出一次。

6. 样本不均衡问题

1) 设置scale_pos_weight

 有时会遇到样本不均衡的问题，比如正例占99%，反例占1%，那么如果预测为全正例或者随机抽机，正确率也占99%。此时可使用scale_pos_weight提高反例权重，默认为1，不增加权重。

2) DMatrix设置weight

 使用xgb自带的调用接口 (非sklearn接口)，需要把数据转成DMatrix格式，如果想给不同实例分配不同权重，可以转换时使用weight参数，它传入与实例个数等长的数组，数组中每个数对应一个实例的权重，在xgb每次迭代后调整权重时也会将它计算在内。

7. Xgboost自带的调参方法

 之前文章中说过Xgboost与sklearn的GridSearchCV结合调参的方法。Xgboost内部的cv()函数提供了交叉验证的功能，也可用于调参。网上例程不多，具体可参见源码中的：demo/guide-python/cross_validation.py

8. Xgboost的误差函数

 Xgboost可以处理二分类，多分类，回归问题。处理不同问题，主要的区别在于指定不同的误差函数，xgboost会根据不同误差函数计算的结果调整权重进行下一次迭代。通过参数objective可设置xgb自带的误差函数：回归一般用reg:xxx（如reg:linear），二分类用binary:xxx（如binary:logistic），多分类用multi:xxx（如multi:softmax）。误差函数的功能是通过训练集的label和预测值计算一阶梯度，二阶梯度，在源码中可以看到它们是如何实现的（C语言部分）。在调用train()训练时，也可以用参数obj自定义误差函数。

9. 本例中xgb的使用

1) 评估

 本例的评分算法和普通算法差别很大，因此使用feval自定义了评估函数，效果还不错，就是计算时间比较长。所以有时会把它暂时注释掉。

2) 误差函数

 本例是一个回归问题，因此使用了reg:linear，线性计算误差函数，它的实现非常简单，一阶梯度是预测值与标签值相减，二阶梯度是1.0。

3) 关于权重

 本题要求反馈多的实例在计算结果时拥有更大的权重，一开始的想法是给这些实例加权，于是使用了在DMatrix转换时设置weight，后来又自定义了误差函数。但效果都不好，正确率不升反降。我觉得可能由于这是一个回归问题，回归的权重算法是：偏差越大，权重越大，以促进快速收敛。一般反馈多的实例偏差都大，如果再把权重计算再内，就重复加权了。