我是R语言小白带你建模之adaboost建模

今天更新我用我蹩脚的R技能写的一个adaboost建模的过程，代码有参考别人的代码再根据自己的思路做了更改。代码一部分来自书籍《实用机器学习》，我个人特别喜欢这本书

至于adaboost，大家自动移步谷歌，我跟一个人说我喜欢百度，他误以为我喜欢百度一个公司，所以我决定改口说去谷歌，毕竟谷歌没广告。

先说，模型的数据是我实现已经缺失值填补，以及分组好的数据，所以代码中没有预处理的部分，只有一些简单变量的转化。

代码分为三部分：

1、加载包以及一个简单的变量形式转化，以及训练集和测试的分区，还有初步拟合一个简单的adaboost。

2、设置深度以及树的棵树，希望是，能通过输出的模型评估指标，找到一个复杂度低，但是模型效果相对较好的adaboost。

3、检查你取的最优的adaboost的模型的泛化能力，这里是通过把数据集变成十等份，用刚才拟合出来的adaboost模型计算其ks、auc、正确率啊，看时候会不会过拟合造成在其他数据集中的效果下降。

这可能是我这么久以来这么正经的写R代码，所以我的注释特别多，不像我的sas代码，基本不写注释。

1

rm(list=ls())

# 清空缓存数据

rpart.installed <- 'rpart' %in% rownames(installed.packages())

if (rpart.installed) {

print("the rpart package is already installed, let's load it...")

}else {

print("let's install the rpart package first...")

install.packages('rpart', dependencies=T)

}

#检查是否存在rpart包，若没有就加载

library('rpart')

partykit.installed <- 'partykit' %in% rownames(installed.packages())

if (partykit.installed) {

print("the partykit package is already installed, let's load it...")

}else {

print("let's install the partykit package first...")

install.packages('partykit', dependencies=T)

}

#检查是否存在partykit包，若没有就加载

library('grid')

library('partykit')

adabag.installed <- 'adabag' %in% rownames(installed.packages())

if (adabag.installed) {

print("the adabag package is already installed, let's load it...")

}else {

print("let's install the adabag package first...")

install.packages('adabag', dependencies=T)

}

library('adabag')

library('rpart')

library('gplots')

library('ROCR')

# 加载在代码中需要使用的包

x<-read.csv("alldata_zuhe.csv",header=T);

#读目标数据，读取数据之前，手动加载路径

D<-as.data.frame(x)

#把x数据转成数据框

D$APPL_STATUS_1<-as.factor(D$APPL_STATUS_1)

# 把目标变量转成因子格式，以防模型拟合的时候识别为连续变量建立回归树

# colnames(D)[ncol(D)] <- 'APPL_STATUS_1'

D<-D[-which(names(D) %in% c('APPL_ID'))]

# 剔除掉一些不用进入模型的变量

train_ratio <- 0.7

# 设置训练集以及测试集的比例，这里设置的是3:7

n_total <- nrow(D)

# 取出原样本数据集的数量

n_train <- round(train_ratio * n_total)

# 计算出训练集的数量

n_test <- n_total - n_train

# 计算出测试集的数量

set.seed(42)

# 设置抽取种子，种子的意义在于当取同个种子的时候，抽取的样本一样。

list_train <- sample(n_total, n_train)

# 利用sample函数取数测试集的样本的行数

D_train <- D[list_train,]

# 从原样本中取出训练数据

D_test <- D[-list_train,]

# 从原样本中取出测试集数据

y_train <- D_train$APPL_STATUS_1

# 取数训练集中的因变量，待会对模型的评估需要用到

y_test <- D_test$APPL_STATUS_1

# 取数测试集中的因变量，待会对模型的评估需要用到

maxdepth <- 3

# 设置树的深度，利用rpart.control带着深度的向量，也可以直接写上深度，

# 设置在提升树过程中的树的深度

mfinal <- 10

# 设置树的数量

M_AdaBoost1 <- boosting(APPL_STATUS_1~., data = D_train,

boos = FALSE, mfinal = mfinal, coeflearn = 'Breiman',

control=rpart.control(maxdepth=maxdepth))

summary(M_AdaBoost1)

# 输出对象的M_AdaBoost1的信息，大概是种了几棵树，几个客户预测错了之类的。

M_AdaBoost1$trees

# 看下你种下的十棵树的大致情况。

M_AdaBoost1$trees[[1]]

# 检查第一颗树的情况，你检查也是看他合不合理，尽管不合理，只要效果好，

# 你还是会用，毕竟又不是只有一棵树。

M_AdaBoost1$weights

# 检查每棵树的权重

M_AdaBoost1$importance

# 看下变量的重要性。可以利用这个方法去筛选变量。

errorevol(M_AdaBoost1, D_test)

# 看下误差的演变

y_test_pred_AdaBoost1 <- predict(M_AdaBoost1, D_test)

# 使用模型预测测试集的效果。这里输出有概率也有预测分类，

# y_test_pred_AdaBoost1是个list的对象，跟拒想算的模型评估量选择计算。

accuracy_test_AdaBoost1 <- sum(y_test==y_test_pred_AdaBoost1$class) / n_test

# 计算正确率，即使用预测客户状态

msg <- paste0('accuracy_test_AdaBoost1 = ', accuracy_test_AdaBoost1)

print(msg)

# 输出正确率的结果

y_train_pred_AdaBoost1 <- predict(M_AdaBoost1, D_train)

# 使用模型预测训练集的效果

accuracy_train_AdaBoost1 <- sum(y_train==y_train_pred_AdaBoost1$class) / n_train

msg <- paste0('accuracy_train_AdaBoost1 = ', accuracy_train_AdaBoost1)

print(msg)

# 计算正确率之后，输出正确率的结果。

2

# 这个代码是为了寻找最优的种树的数目以及深度，因为了防止过拟合以及节省时间，这里的深度我建议设置的是2:5

# 树的数目大概是10-50课，数可能多了，但是模型复杂度也提升了，泛化能力就低了。

library(plyr)

# 加载需要的包

total1<-data.frame()

# 建立一个空表，待会这个表是用来装结果的

m <- seq(5, 30, by = 5)

# 设置树的数量，我这里设置的是从5棵树开始，到30棵树，以5为单位。

for (j in m) {

# 循环树的数量

for(i in 3:6){

# 这里设置深度循环的数字，我设置的3到6

maxdepth <- i

mfinal <- j

M_AdaBoost1 <- boosting(APPL_STATUS_1~., data = D_train,boos = FALSE, mfinal = mfinal, coeflearn = 'Breiman',control=rpart.control(maxdepth=maxdepth))

# 设置参数之后生成模型

y_test_pred_AdaBoost1 <- predict(M_AdaBoost1, D_test)

# 利用生成的模型预测测试集

accuracy_test <- sum(D_test$APPL_STATUS_1==y_test_pred_AdaBoost1$class) / length(y_test_pred_AdaBoost1$class)

# 计算正确率

pred<-prediction(y_test_pred_AdaBoost1$prob[,2],y_test)

perf<-performance(pred,'tpr','fpr')

auc1 <-performance(pred,'auc')@y.values

#计算AUC值

v = as.vector(unlist(auc1[1]))

# 因为AUC值不是一个向量的格式，但是我后续需要组成数据框，所以在这里转成向量了

ks1 <- max(attr(perf,'y.values')[[1]]-attr(perf,'x.values')[[1]])

#计算KS

total<-data.frame(auc=v,ks=ks1,accuracy=accuracy_test,maxdepth=i,mfinal=j)

# 将多个模型评估指标合并变成数据框

total1<-rbind(total1,total)

# 纵向合并

print(paste("adaboost-maxdepth:", i))

print(paste("adaboost-mfinal:", j))

# 打印循环哪一步，以防报错的时候可以直达是哪一步错误，以及跟踪进度跑到那里了

}

}

结果跑出看total1这个数据集，图：

第一列是auc,依次是ks，正确率,设置的树的深度，以及种的棵树。可以根据这张表选出你认为好的深度以及树的棵树

3

M_AdaBoost1 <- boosting(APPL_STATUS_1~., data = D_train,

boos = FALSE, mfinal = 15, coeflearn = 'Breiman',

control=rpart.control(maxdepth=3))

# 在刚才的adaboost取最优参数取出最优的树以及深度之后，在这里跑出模型之后，用在其他模型上面

# 因为集成模型大部分时候都是一个类似黑箱子的过程，你是知道几棵树，深度多少，但是实际上，你并不能

# 像逻辑回归一样一颗一颗树去看他合不合理，所以这时候就需要就检查他对其他数据是不是也可行，且效果

# 不会下降太多

library(plyr)

# 加载需要的包

CVgroup <- function(k, datasize, seed) {

cvlist <- list()

set.seed(seed)

n <- rep(1:k, ceiling(datasize/k))[1:datasize]

#将数据分成K份，并生成的完整数据集n

temp <- sample(n, datasize)

#把n打乱

x <- 1:k

dataseq <- 1:datasize

cvlist <- lapply(x, function(x) dataseq[temp==x])

#dataseq中随机生成10个随机有序数据列

return(cvlist)

}

cvlist<-CVgroup(10, 10513, 957445)

# 这个过程第二个参数输入的是你的数据集的总数，第三个是seed种子,第一个是划分成几份。

# cvlist是一个list,包含十个样本，每个样本的数量差不多

data <- D

# 将的原样本数据集赋给data

total1 <- data.frame()

#建立一个空表存储预测结果

for (i in 1:10) {

# 循环上面那个代码分好的是个数据集

print(i)

test <- data[cvlist[[i]],]

# 取出第i个数据集

y_test<-test$APPL_STATUS_1

# 取出第i个数据集中的因变量

y_test_pred_rf1 <- predict(M_AdaBoost1, test)

# 预测第i个数据集

accuracy_test <- sum(test$APPL_STATUS_1==y_test_pred_rf1$class) / length(y_test_pred_rf1$class)

# 计算第i个数据集的正确率

pred<-prediction(y_test_pred_rf1$prob[,2],y_test)

perf<-performance(pred,'tpr','fpr')

auc1 <- performance(pred,'auc')@y.values

v = as.vector(unlist(auc1[1]))

#计算第i个数据集的AUC值

ks1 <- max(attr(perf,'y.values')[[1]]-attr(perf,'x.values')[[1]]) #计算KS

#计算第i个数据集的ks值

total<-data.frame(auc=v,ks=ks1,accuracy=accuracy_test)

# 合并各项参数

total1<-rbind(total1,total)

# 合并每个数据集的结果

}

这个代码跑完之后看total1,图：

这就是你选出的模型，将总体数据分成十份每一份的ks以及auc,你要是觉得不可靠，可以多循环几次种子。要是觉得你选的模型不好，可以回去第二步再选一个放到第三步的代码跑。

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