R语言机器学习算法实战系列（十四）: CatBoost算法分类器+SHAP值 (categorical data gradient boosting)

已于 2025-02-21 18:00:11 修改
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分类专栏： R语言机器学习实战 文章标签： 机器学习 算法 r语言 数据可视化 人工智能 分类 boosting
于 2024-10-26 11:08:07 首次发布
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介绍

CatBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的集成模型，它在传统GBDT的基础上引入了一系列关键技术创新，以提升处理类别型特征和缺失值的能力，以及整体模型性能。以下是CatBoost的原理和步骤：

CatBoost的原理

  1. 类别型特征处理：CatBoost直接处理类别型特征，而不需要进行复杂的预处理。它采用了对类别特征的目标编码，并通过平均值进行平滑处理，避免过拟合。
  2. 顺序建树：CatBoost采用顺序建树算法，避免了传统GBDT中信息泄漏的问题。顺序建树确保每棵树在构建时只能看到前面树的预测结果，而不会看到当前树的预测结果。
  3. 对称树结构：CatBoost使用对称树结构，即每棵树的所有节点都按照相同的特征和
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使用 CatBoost 实现分类特征的 SHAP
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避免对分类特征的 SHAP 值进行后处理结合 [[CatBoost]] 和 [[SHAP]] 可以提供强大的洞察力。特别是当你使用分类特征时。CatBoost 处理这些特征的方式使你更容易理解使用 SHAP 的模型。对于其他建模包，我们需要先使用 One-Hot 编码转换分类特征。问题是每个二进制变量都有自己的 SHAP 值。这使得很难看到原始分类特征的整体贡献。在 [分类特征的 SHAP](…/分类特征的 SHAP) 中，我们探讨了一种解决方案。
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首先，可以加强模型解释性的研究，利用Shap值等工具提高模型的解释性，使医生更好地理解模型的预测结果。Catboost算法是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法，其基本原理是通过迭代地添加新的决策树来改进现有模型的预测性能，每棵新的决策树都是在负梯度方向上生长，以最小化损失函数的值。减少过拟合的发生：Catboost通过嵌入自动将类别型特征处理为数值型特征的创新算法，以及采用排序提升的方法对抗训练集中的噪声点，从而避免梯度估计的偏差，进而解决预测偏移的问题，减少过拟合的发生，提高算法的准确性和泛化能力。
catboost的R实现(包含样本权重&指标权重设置，shap值，不平衡数据集处理)
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本文主要目标在于给出模型解释。我们将探讨模型决策背后的原因。并利用shap解释模型 import numpy import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import pandas_profiling import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_se
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初始化模型F0xF_0(x)F0​x，通常为所有样本的平均目标值。对于m1m = 1m1到MMM计算当前模型的负梯度−∂LyiFm−1xi∂Fm−1xi−∂Fm−1​xi​∂Lyi​Fm−1​xi​))​。使用决策树tmxt_m(x)tm​x拟合这些负梯度。更新模型FmxFm−1xαtmxFm​xFm−1​xαtm​x。
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