XGBoost Stopping to Avoid Overfitting(early_stopping_rounds )

rom：http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52777168

XGBoost模型和其他模型一样，如果迭代次数过多，也会进入过拟合。表现就是随着迭代次数的增加，测试集上的测试误差开始下降。当开始过拟合或者过训练时，测试集上的测试误差开始上升，或者说波动。下面通过实验来说明这种情况：

下面实验数据的来源：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pima+Indians+Diabetes

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1. # monitor training performance  
2. from numpy import loadtxt  
3. from xgboost import XGBClassifier  
4. from sklearn.cross_validation import train_test_split  
5. from sklearn.metrics import accuracy_score  
6. # load data  
7. dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=",")  
8. # split data into X and y  
9. X = dataset[:,0:8]  
10. Y = dataset[:,8]  
11. # split data into train and test sets  
12. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state=7)  
13. # fit model no training data  
14. model = XGBClassifier()  
15. eval_set = [(X_test, y_test)]  
16. model.fit(X_train, y_train, eval_metric="error", eval_set=eval_set, verbose=True)  
17. # make predictions for test data  
18. y_pred = model.predict(X_test)  
19. predictions = [round(value) for value in y_pred]  
20. # evaluate predictions  
21. accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)  
22. print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))  

下面，分析每次迭代时，test error的情况：

分析：当迭代次数过多时，测试集上的测试误差基本上已经不再下降。并且测试误差基本上已经在一个水平附近波动，甚至下降。说明，已经进入了过训练阶段

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下面，我们通过可视化训练loss，测试loss来说明过拟合的现象

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1. # plot learning curve  
2. from numpy import loadtxt  
3. from xgboost import XGBClassifier  
4. from sklearn.cross_validation import train_test_split  
5. from sklearn.metrics import accuracy_score  
6. from matplotlib import pyplot  
7. # load data  
8. dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=",")  
9. # split data into X and y  
10. X = dataset[:,0:8]  
11. Y = dataset[:,8]  
12. # split data into train and test sets  
13. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state=7)  
14. # fit model no training data  
15. model = XGBClassifier()  
16. eval_set = [(X_train, y_train), (X_test, y_test)]  
17. model.fit(X_train, y_train, eval_metric=["error", "logloss"], eval_set=eval_set, verbose=True)  
18. # make predictions for test data  
19. y_pred = model.predict(X_test)  
20. predictions = [round(value) for value in y_pred]  
21. # evaluate predictions  
22. accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)  
23. print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))  
24. # retrieve performance metrics  
25. results = model.evals_result()  
26. epochs = len(results['validation_0']['error'])  
27. x_axis = range(0, epochs)  
28. # plot log loss  
29. fig, ax = pyplot.subplots()  
30. ax.plot(x_axis, results['validation_0']['logloss'], label='Train')  
31. ax.plot(x_axis, results['validation_1']['logloss'], label='Test')  
32. ax.legend()  
33. pyplot.ylabel('Log Loss')  
34. pyplot.title('XGBoost Log Loss')  
35. pyplot.show()  
36. # plot classification error  
37. fig, ax = pyplot.subplots()  
38. ax.plot(x_axis, results['validation_0']['error'], label='Train')  
39. ax.plot(x_axis, results['validation_1']['error'], label='Test')  
40. ax.legend()  
41. pyplot.ylabel('Classification Error')  
42. pyplot.title('XGBoost Classification Error')  
43. pyplot.show()  

说明：对于该代码的一些解说

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1. eval_set = [(X_train, y_train), (X_test, y_test)]  
2. model.fit(X_train, y_train, eval_metric=["error", "logloss"], eval_set=eval_set, verbose=True)  

说明：每轮迭代的过程中，需要对训练集和测试进行评测，并且，评测的指标是"error","logloss"

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1. # retrieve performance metrics  
2. results = model.evals_result()  
3. epochs = len(results['validation_0']['error'])  
4. x_axis = range(0, epochs)  
5. # plot log loss  
6. fig, ax = pyplot.subplots()  
7. ax.plot(x_axis, results['validation_0']['logloss'], label='Train')  
8. ax.plot(x_axis, results['validation_1']['logloss'], label='Test')  
9. ax.legend()  
10. pyplot.ylabel('Log Loss')  
11. pyplot.title('XGBoost Log Loss')  
12. pyplot.show()  

说明：每轮评估的结果可以通过evals_result取得,results['validation_0']对应的是训练集的评估结果,results['validation_1']对应的是测试集上的评估结果

下面可视化训练集误差曲线和测试集误差曲线：

通过logloss图，很明显看出，当nround大于40的时候，测试集上的误差开始上升，已经进入了过拟合了。

XGBoost可以通过设置参数 early_stopping_rounds 来解决因为迭代次数过多而过拟合的状态。

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1. eval_set = [(X_test, y_test)]  
2. model.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=10, eval_metric="logloss", eval_set=eval_set, verbose=True)  

说明：设置early_stopping_rounds=10，当logloss在10轮迭代之内，都没有提升的话，就stop。如果说eval_metric有很多个指标，那就以最后一个指标为准。

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1. # early stopping  
2. from numpy import loadtxt  
3. from xgboost import XGBClassifier  
4. from sklearn.cross_validation import train_test_split  
5. from sklearn.metrics import accuracy_score  
6. # load data  
7. dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=",")  
8. # split data into X and y  
9. X = dataset[:,0:8]  
10. Y = dataset[:,8]  
11. # split data into train and test sets  
12. seed = 7  
13. test_size = 0.33  
14. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed)  
15. # fit model no training data  
16. model = XGBClassifier()  
17. eval_set = [(X_test, y_test)]  
18. model.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=10, eval_metric="logloss", eval_set=eval_set, verbose=True)  
19. # make predictions for test data  
20. y_pred = model.predict(X_test)  
21. predictions = [round(value) for value in y_pred]  
22. # evaluate predictions  
23. accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)  
24. print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))  

说明：当nround = 42时，就stop了，说明logloss最佳的状态在nround = 32的时候。经验上，选择early_stopping_rounds = 10%*(总迭代次数)

当使用了early_stopping_rounds,可以通过best_iteration属性来提取出最适合的迭代次数，然后预测的时候就使用stop之前训练的树来预测。

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1. print (model.best_iteration)  
2. limit = model.best_iteration  
3. y_pred = model.predict(X_test,ntree_limit=limit)  
4. predictions = [round(value) for value in y_pred]  
5. # evaluate predictions  
6. accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)  
7. print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))