文章目录

0 前言
- - 机器学习-LightGBM
一.LightGBM的介绍与应用
- 1.1 LightGBM的介绍
- 1.2 LightGBM的应用
二.数据集来源
三.基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战
- Step1：函数库导入
- Step2：数据读取/载入
- Step3：数据信息简单查看
- Step4:可视化描述
- Step5：利用 LightGBM 进行训练与预测
- Step7: 利用 LightGBM 进行特征选择
- Step8: 通过调整参数获得更好的效果
最后

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机器学习-LightGBM

一.LightGBM的介绍与应用
```
* 1.1 LightGBM的介绍
```
- 1.2 LightGBM的应用
二.数据集来源
三.基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战
```
* Step1：函数库导入
```
- Step2：数据读取/载入
- Step3：数据信息简单查看
- Step4:可视化描述
- Step5：利用 LightGBM 进行训练与预测
- Step7: 利用 LightGBM 进行特征选择
- Step8: 通过调整参数获得更好的效果
四.总结

本次我们选择英雄联盟数据集进行LightGBM的场景体验。英雄联盟是2009年美国拳头游戏开发的MOBA竞技网游，在每局比赛中蓝队与红队在同一个地图进行作战，游戏的目标是破坏敌方队伍的防御塔，进而摧毁敌方的水晶枢纽，拿下比赛的胜利。

一.LightGBM的介绍与应用

1.1 LightGBM的介绍

LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，由2014年首届阿里巴巴大数据竞赛获胜者之一柯国霖老师带领开发。它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用，以及减少多机器并行计算时的通讯代价。

LightGBM可以看作是XGBoost的升级豪华版，在获得与XGBoost近似精度的同时，又提供了更快的训练速度与更少的内存消耗。正如其名字中的Light所蕴含的那样，LightGBM在大规模数据集上跑起来更加优雅轻盈，一经推出便成为各种数据竞赛中刷榜夺冠的神兵利器。

LightGBM的主要优点：

**简单易用。**提供了主流的Python\C++\R语言接口，用户可以轻松使用LightGBM建模并获得相当不错的效果。

**高效可扩展。**在处理大规模数据集时高效迅速、高准确度，对内存等硬件资源要求不高。

**鲁棒性强。**相较于深度学习模型不需要精细调参便能取得近似的效果。

LightGBM直接支持缺失值与类别特征，无需对数据额外进行特殊处理

LightGBM的主要缺点：

相对于深度学习模型无法对时空位置建模，不能很好地捕获图像、语音、文本等高维数据。

在拥有海量训练数据，并能找到合适的深度学习模型时，深度学习的精度可以遥遥领先LightGBM。

1.2 LightGBM的应用

LightGBM在机器学习与数据挖掘领域有着极为广泛的应用。据统计LightGBM模型自2016到2019年在Kaggle平台上累积获得数据竞赛前三名三十余次，其中包括CIKM2017
AnalytiCup、IEEE Fraud
Detection等知名竞赛。这些竞赛来源于各行各业的真实业务，这些竞赛成绩表明LightGBM具有很好的可扩展性，在各类不同问题上都可以取得非常好的效果。

同时，LightGBM还被成功应用在工业界与学术界的各种问题中。例如金融风控、购买行为识别、交通流量预测、环境声音分类、基

二.数据集来源

[英雄联盟](https://tianchi-media.oss-cn-
beijing.aliyuncs.com/DSW/8LightGBM/high_diamond_ranked_10min.csv)

三.基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战

Step1：函数库导入

## 基础函数库
import numpy as np
import pandas as pd

## 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

现在共有9881场英雄联盟韩服钻石段位以上的排位比赛数据，数据提供了在十分钟时的游戏状态，包括击杀数、死亡数、金币数量、经验值、等级……等信息。列blueWins是数据的标签，代表了本场比赛是否为蓝队获胜。

数据的各个特征描述如下：

Step2：数据读取/载入

## 我们利用Pandas自带的read_csv函数读取并转化为DataFrame格式

df = pd.read_csv(‘./high_diamond_ranked_10min.csv’)
y = df.blueWins

Step3：数据信息简单查看

## 利用.info()查看数据的整体信息
df.info()

## 进行简单的数据查看，我们可以利用 .head() 头部.tail()尾部
df.head()

## 标注标签并利用value_counts函数查看训练集标签的数量
y = df.blueWins
y.value_counts()

数据集正负标签数量基本相同，不存在数据不平衡的问题。

## 标注特征列
drop_cols = [‘gameId’,‘blueWins’]
x = df.drop(drop_cols, axis=1)
## 对于特征进行一些统计描述
x.describe()

发现不同对局中插眼数和拆眼数的取值范围存在明显差距，甚至有前十分钟插了250个眼的异常值。

我们发现EliteMonsters的取值相当于Deagons + Heralds。

我们发现TotalGold 等变量在大部分对局中差距不大。

我们发现两支队伍的经济差和经验差是相反数。

我们发现红队和蓝队拿到首次击杀的概率大概都是50%

## 根据上面的描述，我们可以去除一些重复变量，比如只要知道蓝队是否拿到一血，我们就知道红队有没有拿到，可以去除红队的相关冗余数据。
drop_cols = [‘redFirstBlood’,‘redKills’,‘redDeaths’
,‘redGoldDiff’,‘redExperienceDiff’, ‘blueCSPerMin’,
‘blueGoldPerMin’,‘redCSPerMin’,‘redGoldPerMin’]
x.drop(drop_cols, axis=1, inplace=True)

Step4:可视化描述

data = x
data_std = (data – data.mean()) / data.std()
data = pd.concat([y, data_std.iloc[:, 0:9]], axis=1)
data = pd.melt(data, id_vars=‘blueWins’, var_name=‘Features’, value_name=‘Values’)

fig, ax = plt.subplots(1,2,figsize=(15,5))

# 绘制小提琴图
sns.violinplot(x='Features', y='Values', hue='blueWins', data=data, split=True,
               inner='quart', ax=ax[0], palette='Blues')
fig.autofmt_xdate(rotation=45)

data = x
data_std = (data - data.mean()) / data.std()
data = pd.concat([y, data_std.iloc[:, 9:18]], axis=1)
data = pd.melt(data, id_vars='blueWins', var_name='Features', value_name='Values')

# 绘制小提琴图
sns.violinplot(x='Features', y='Values', hue='blueWins', 
               data=data, split=True, inner='quart', ax=ax[1], palette='Blues')
fig.autofmt_xdate(rotation=45)

plt.show()

小提琴图 (Violin Plot)是用来展示多组数据的分布状态以及概率密度。这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。

从图中我们可以看出：

击杀英雄数量越多更容易赢，死亡数量越多越容易输（bluekills与bluedeaths左右的区别）。

助攻数量与击杀英雄数量形成的图形状类似，说明他们对游戏结果的影响差不多。

一血的取得情况与获胜有正相关，但是相关性不如击杀英雄数量明显。

经济差与经验差对于游戏胜负的影响较大。

击杀野怪数量对游戏胜负的影响并不大。

plt.figure(figsize=(18,14))
sns.heatmap(round(x.corr(),2), cmap=‘Blues’, annot=True)
plt.show()

同时我们画出各个特征之间的相关性热力图，颜色越深代表特征之间相关性越强，我们剔除那些相关性较强的冗余特征。

# 去除冗余特征
drop_cols = [‘redAvgLevel’,‘blueAvgLevel’]
x.drop(drop_cols, axis=1, inplace=True)

sns.set(style=‘whitegrid’, palette=‘muted’)

# 构造两个新特征
x[‘wardsPlacedDiff’] = x[‘blueWardsPlaced’] – x[‘redWardsPlaced’]
x[‘wardsDestroyedDiff’] = x[‘blueWardsDestroyed’] – x[‘redWardsDestroyed’]

data = x[['blueWardsPlaced','blueWardsDestroyed','wardsPlacedDiff','wardsDestroyedDiff']].sample(1000)
data_std = (data - data.mean()) / data.std()
data = pd.concat([y, data_std], axis=1)
data = pd.melt(data, id_vars='blueWins', var_name='Features', value_name='Values')

plt.figure(figsize=(10,6))
sns.swarmplot(x='Features', y='Values', hue='blueWins', data=data)
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

我们画出了插眼数量的散点图，发现不存在插眼数量与游戏胜负间的显著规律。猜测由于钻石分段以上在哪插眼在哪好排眼都是套路，所以数据中前十分钟插眼数拔眼数对游戏的影响不大。所以我们暂时先把这些特征去掉。

## 去除和眼位相关的特征
drop_cols = [‘blueWardsPlaced’,‘blueWardsDestroyed’,‘wardsPlacedDiff’,
‘wardsDestroyedDiff’,‘redWardsPlaced’,‘redWardsDestroyed’]
x.drop(drop_cols, axis=1, inplace=True)

x[‘killsDiff’] = x[‘blueKills’] – x[‘blueDeaths’]
x[‘assistsDiff’] = x[‘blueAssists’] – x[‘redAssists’]

x[['blueKills','blueDeaths','blueAssists','killsDiff','assistsDiff','redAssists']].hist(figsize=(12,10), bins=20)
plt.show()

我们发现击杀、死亡与助攻数的数据分布差别不大。但是击杀减去死亡、助攻减去死亡的分布与原分布差别很大，因此我们新构造这么两个特征。

data = x[[‘blueKills’,‘blueDeaths’,‘blueAssists’,‘killsDiff’,‘assistsDiff’,‘redAssists’]].sample(1000)
data_std = (data – data.mean()) / data.std()
data = pd.concat([y, data_std], axis=1)
data = pd.melt(data, id_vars=‘blueWins’, var_name=‘Features’, value_name=‘Values’)

plt.figure(figsize=(10,6))
sns.swarmplot(x=‘Features’, y=‘Values’, hue=‘blueWins’, data=data)
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

从上图我们可以发现击杀数与死亡数与助攻数，以及我们构造的特征对数据都有较好的分类能力。

data = pd.concat([y, x], axis=1).sample(500)

sns.pairplot(data, vars=[‘blueKills’,‘blueDeaths’,‘blueAssists’,‘killsDiff’,‘assistsDiff’,‘redAssists’],
hue=‘blueWins’)

plt.show()

一些特征两两组合后对于数据的划分能力也有提升。

x[‘dragonsDiff’] = x[‘blueDragons’] – x[‘redDragons’]
x[‘heraldsDiff’] = x[‘blueHeralds’] – x[‘redHeralds’]
x[‘eliteDiff’] = x[‘blueEliteMonsters’] – x[‘redEliteMonsters’]

data = pd.concat([y, x], axis=1)

eliteGroup = data.groupby(['eliteDiff'])['blueWins'].mean()
dragonGroup = data.groupby(['dragonsDiff'])['blueWins'].mean()
heraldGroup = data.groupby(['heraldsDiff'])['blueWins'].mean()

fig, ax = plt.subplots(1,3, figsize=(15,4))

eliteGroup.plot(kind='bar', ax=ax[0])
dragonGroup.plot(kind='bar', ax=ax[1])
heraldGroup.plot(kind='bar', ax=ax[2])

print(eliteGroup)
print(dragonGroup)
print(heraldGroup)

plt.show()

我们构造了两队之间是否拿到龙、是否拿到峡谷先锋、击杀大型野怪的数量差值，发现在游戏的前期拿到龙比拿到峡谷先锋更容易获得胜利。拿到大型野怪的数量和胜率也存在着强相关。

x[‘towerDiff’] = x[‘blueTowersDestroyed’] – x[‘redTowersDestroyed’]

data = pd.concat([y, x], axis=1)

towerGroup = data.groupby(['towerDiff'])['blueWins']
print(towerGroup.count())
print(towerGroup.mean())

fig, ax = plt.subplots(1,2,figsize=(15,5))

towerGroup.mean().plot(kind='line', ax=ax[0])
ax[0].set_title('Proportion of Blue Wins')
ax[0].set_ylabel('Proportion')

towerGroup.count().plot(kind='line', ax=ax[1])
ax[1].set_title('Count of Towers Destroyed')
ax[1].set_ylabel('Count')

推塔是英雄联盟这个游戏的核心，因此推塔数量可能与游戏的胜负有很大关系。我们绘图发现，尽管前十分钟推掉

Step5：利用 LightGBM 进行训练与预测

## 为了正确评估模型性能，将数据划分为训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上验证模型性能。
from sklearn.model_selection import train_test_split

## 选择其类别为0和1的样本（不包括类别为2的样本）
data_target_part = y
data_features_part = x

## 测试集大小为20%， 80%/20%分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_features_part, data_target_part, test_size = 0.2, random_state = 2020)

## 导入LightGBM模型
from lightgbm.sklearn import LGBMClassifier
## 定义 LightGBM 模型
clf = LGBMClassifier()
# 在训练集上训练LightGBM模型
clf.fit(x_train, y_train)

## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测
train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)
from sklearn import metrics

## 利用accuracy（准确度）【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print(‘The accuracy of the Logistic Regression is:’,metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print(‘The accuracy of the Logistic Regression is:’,metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

我们可以发现共有718 + 707个样本预测正确，306 + 245个样本预测错误。

Step7: 利用 LightGBM 进行特征选择

LightGBM的特征选择属于特征选择中的嵌入式方法，在LightGBM中可以用属性feature_importances_去查看特征的重要度。

sns.barplot(y=data_features_part.columns, x=clf.feature_importances_)

总经济差距等特征，助攻数量、击杀死亡数量等特征都具有很大的作用。插眼数、推塔数对模型的影响并不大。

初次之外，我们还可以使用LightGBM中的下列重要属性来评估特征的重要性。

gain:当利用特征做划分的时候的评价基尼指数
split:是以特征用到的次数来评价

from sklearn.metrics import accuracy_score
from lightgbm import plot_importance

def estimate(model,data):

    #sns.barplot(data.columns,model.feature_importances_)
    ax1=plot_importance(model,importance_type="gain")
    ax1.set_title('gain')
    ax2=plot_importance(model, importance_type="split")
    ax2.set_title('split')
    plt.show()
def classes(data,label,test):
    model=LGBMClassifier()
    model.fit(data,label)
    ans=model.predict(test)
    estimate(model, data)
    return ans
 
ans=classes(x_train,y_train,x_test)
pre=accuracy_score(y_test, ans)
print('acc=',accuracy_score(y_test,ans))

这些图同样可以帮助我们更好的了解其他重要特征。

Step8: 通过调整参数获得更好的效果

LightGBM中包括但不限于下列对模型影响较大的参数：

1.learning_rate: 有时也叫作eta，系统默认值为0.3。每一步迭代的步长，很重要。太大了运行准确率不高，太小了运行速度慢。

2.num_leaves：系统默认为32。这个参数控制每棵树中最大叶子节点数量。

3.feature_fraction：系统默认值为1。我们一般设置成0.8左右。用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。

4.max_depth：
系统默认值为6，我们常用3-10之间的数字。这个值为树的最大深度。这个值是用来控制过拟合的。max_depth越大，模型学习的更加具体。

调节模型参数的方法有贪心算法、网格调参、贝叶斯调参等。这里我们采用网格调参，它的基本思想是穷举搜索：在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，尝试每一种可能性，表现最好的参数就是最终的结果

## 从sklearn库中导入网格调参函数
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

## 定义参数取值范围
learning_rate = [0.1, 0.3, 0.6]
feature_fraction = [0.5, 0.8, 1]
num_leaves = [16, 32, 64]
max_depth = [-1,3,5,8]

parameters = { 'learning_rate': learning_rate,
              'feature_fraction':feature_fraction,
              'num_leaves': num_leaves,
              'max_depth': max_depth}
model = LGBMClassifier(n_estimators = 50)

## 进行网格搜索
clf = GridSearchCV(model, parameters, cv=3, scoring='accuracy',verbose=3, n_jobs=-1)
clf = clf.fit(x_train, y_train)

## 网格搜索后的最好参数为

clf.best_params_

## 在训练集和测试集上分布利用最好的模型参数进行预测

## 定义带参数的 LightGBM模型
clf = LGBMClassifier(feature_fraction = 0.8,
learning_rate = 0.1,
max_depth= 3,
num_leaves = 16)
# 在训练集上训练LightGBM模型
clf.fit(x_train, y_train)

train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)

## 利用accuracy（准确度）【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

原本有306 + 245个错误，现在有 287 + 230个错误，带来了明显的正确率提升。

最后

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