BigQuery 和 XGBoost 集成：用于二元分类的 Jupyter Notebook 教程

资讯主编 Python

2024-08-12 0 519

介绍

在为表格数据选择二元分类模型时，我决定快速尝试一种快速的非深度学习模型：梯度提升决策树（gbdt）。本文介绍了使用 bigquery 作为数据源并使用 xgboost 算法进行建模来创建 jupyter notebook 脚本的过程。

完整脚本

对于那些喜欢直接跳入脚本而不进行解释的人，这里是。请调整project_name、dataset_name和Table_name以适合您的项目。

import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split, gridsearchcv
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, log_loss
from google.cloud import bigquery

# function to load data from bigquery
def load_data_from_bigquery(query):
    client = bigquery.client()
    query_job = client.query(query)
    df = query_job.to_dataframe()
    return df

def compute_metrics(labels, predictions, prediction_probs):
    precision = precision_score(labels, predictions, average='macro')
    recall = recall_score(labels, predictions, average='macro')
    f1 = f1_score(labels, predictions, average='macro')
    loss = log_loss(labels, prediction_probs)
    return {
        'precision': precision,
        'recall': recall,
        'f1': f1,
        'loss': loss
    }

# query in bigquery
query = """
select *
from `<project_name>.<dataset_name>.<table_name>`
"""

# loading data
df = load_data_from_bigquery(query)

# target data
y = df["reaction"]

# input data
x = df.drop(columns=["reaction"], axis=1)

# splitting data into training and validation sets
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=1)

# training the xgboost model
model = xgb.xgbclassifier(eval_metric='logloss')

# setting the parameter grid
param_grid = {
    'max_depth': [3, 4, 5],
    'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.2],
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'subsample': [0.8, 0.9, 1.0]
}

# initializing gridsearchcv
grid_search = gridsearchcv(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3, scoring='accuracy', verbose=1, n_jobs=-1)

# executing the grid search
grid_search.fit(x_train, y_train)

# displaying the best parameters
print("best parameters:", grid_search.best_params_)

# model with the best parameters
best_model = grid_search.best_estimator_

# predictions on validation data
val_predictions = best_model.predict(x_val)
val_prediction_probs = best_model.predict_proba(x_val)

# predictions on training data
train_predictions = best_model.predict(x_train)
train_prediction_probs = best_model.predict_proba(x_train)

# evaluating the model (validation data)
val_metrics = compute_metrics(y_val, val_predictions, val_prediction_probs)
print("optimized validation metrics:", val_metrics)

# evaluating the model (training data)
train_metrics = compute_metrics(y_train, train_predictions, train_prediction_probs)
print("optimized training metrics:", train_metrics)
</table_name></dataset_name></project_name>

解释

从 bigquery 加载数据

以前，数据以 csv 文件的形式存储在 cloud storage 中，但缓慢的数据加载降低了我们学习过程的效率，促使我们转向 bigquery 以加快数据处理速度。

设置 bigquery 客户端

1 2	`from google.cloud import bigquery` `client = bigquery.client()`

此代码使用 google cloud 凭据初始化 bigquery 客户端，该凭据可以通过环境变量或 google cloud sdk 设置。

查询和加载数据

def load_data_from_bigquery(query):
    query_job = client.query(query)
    df = query_job.to_dataframe()
    return df

该函数执行 sql 查询并将结果作为 pandas 中的 dataframe 返回，从而实现高效的数据处理。

使用 xgboost 训练模型

xgboost 是一种利用梯度提升的高性能机器学习算法，广泛用于分类和回归问题。

HTTPs://arxiv.org/pdf/1603.02754

模型初始化

1 2	`import xgboost` `as` `xgb` `model = xgb.xgbclassifier(eval_metric='logloss')`

这里实例化了xgbclassifier类，使用对数损失作为评估指标。

数据分割

1 2	`from sklearn.model_selection import train_test_split` `x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=1)`

该函数将数据拆分为训练集和验证集，这对于测试模型的性能和避免过度拟合至关重要。

参数优化

from sklearn.model_selection import gridsearchcv
param_grid = {
    'max_depth': [3, 4, 5],
    'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.2],
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'subsample': [0.8, 0.9, 1.0]
}
grid_search = gridsearchcv(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3, scoring='accuracy', verbose=1, n_jobs=-1)
grid_search.fit(x_train, y_train)

gridsearchcv 执行交叉验证以找到模型的最佳参数组合。

模型评估

使用验证数据集上的精度、召回率、f1 分数和对数损失来评估模型的性能。

def compute_metrics(labels, predictions, prediction_probs):
    from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, log_loss
    return {
        'precision': precision_score(labels, predictions, average='macro'),
        'recall': recall_score(labels, predictions, average='macro'),
        'f1': f1_score(labels, predictions, average='macro'),
        'loss': log_loss(labels, prediction_probs)
    }
val_metrics = compute_metrics(y_val, val_predictions, val_prediction_probs)
print("optimized validation metrics:", val_metrics)

输出结果

运行笔记本时，您将得到以下输出，显示最佳参数和模型评估指标。

best parameters: {'learning_rate': 0.2, 'max_depth': 5, 'n_estimators': 300, 'subsample': 0.9}
optimized validation metrics: {'precision': 0.8919952583956949, 'recall': 0.753797304483842, 'f1': 0.8078981867164722, 'loss': 0.014006406471894417}
optimized training metrics: {'precision': 0.8969556573175115, 'recall': 0.7681976753444204, 'f1': 0.8199353049298048, 'loss': 0.012475375680566196}

附加信息

使用google云存储作为数据源

在某些情况下，从 google cloud storage 而不是 bigquery 加载数据可能更合适。以下函数从 cloud storage 读取 csv 文件并将其作为 pandas 中的 dataframe 返回，并且可以与 load_data_from_bigquery 函数互换使用。

from google.cloud import storage

def load_data_from_gcs(bucket_name, file_path):
    client = storage.client()
    bucket = client.get_bucket(bucket_name)
    blob = bucket.blob(file_path)
    data = blob.download_as_text()
    df = pd.read_csv(io.stringio(data), encoding='utf-8')
    return df

使用示例：

bucket_name = '<bucket-name>'
file_path = '<file-path>'

df = load_data_from_gcs(bucket_name, file_path)
</file-path></bucket-name>

使用 lightgbm 训练模型

如果您想使用 lightgbm 而不是 xgboost，只需在同一设置中将 xgbclassifier 替换为 lgbmclassifier 即可。

1 2	`import lightgbm` `as` `lgb` `model = lgb.LGBmclassifier()`

结论

未来的文章将介绍如何使用 bigquery ml (bqml) 进行训练。

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