xgboost-based-model.ipynb

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    "import numpy as np # linear algebra\n",
    "import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)\n",
    "import scipy as sc\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import gc\n",
    "import warnings\n",
    "warnings.filterwarnings(\"ignore\")\n",
    "warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)\n",
    "from tqdm import tqdm_notebook\n",
    "import datetime\n",
    "import time\n",
    "import random\n",
    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
    "from sklearn.metrics import mean_absolute_error\n",
    "from sklearn.model_selection import KFold\n",
    "import xgboost as xgb"
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   "source": [
    "# 数据读取\n",
    "train_X_0 = pd.read_csv(\"../input/feature1/train_X_features_865.csv\")\n",
    "train_X_1 = pd.read_csv(\"../input/feature2/train_X_features_865_1.csv\")\n",
    "y_0 = pd.read_csv(\"../input/feature1/train_y.csv\", index_col=False,  header=None)\n",
    "y_1 = pd.read_csv(\"../input/feature2/train_y1.csv\", index_col=False,  header=None)"
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      "(33000, 865)\n",
      "(18000, 865)\n"
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       "    }\n",
       "\n",
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       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
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       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_01q0</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_10q0</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_90q0</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_99q0</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_mean0</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_std0</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_max0</th>\n",
       "      <th>FFT_Phz_mean0</th>\n",
       "      <th>FFT_Phz_std0</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_01q2500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_10q2500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_90q2500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_99q2500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_mean2500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_std2500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_max2500</th>\n",
       "      <th>FFT_Phz_mean2500</th>\n",
       "      <th>FFT_Phz_std2500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_01q5000</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_10q5000</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_90q5000</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_99q5000</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_mean5000</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_std5000</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_max5000</th>\n",
       "      <th>FFT_Phz_mean5000</th>\n",
       "      <th>FFT_Phz_std5000</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_01q7500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_10q7500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_90q7500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_99q7500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_mean7500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_std7500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_max7500</th>\n",
       "      <th>FFT_Phz_mean7500</th>\n",
       "      <th>FFT_Phz_std7500</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_01q10000</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_10q10000</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_90q10000</th>\n",
       "      <th>FFT_Mag_99q10000</th>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <th>q01_roll_std_100</th>\n",
       "      <th>q05_roll_std_100</th>\n",
       "      <th>q95_roll_std_100</th>\n",
       "      <th>q99_roll_std_100</th>\n",
       "      <th>av_change_abs_roll_std_100</th>\n",
       "      <th>av_change_rate_roll_std_100</th>\n",
       "      <th>abs_max_roll_std_100</th>\n",
       "      <th>ave_roll_mean_100</th>\n",
       "      <th>std_roll_mean_100</th>\n",
       "      <th>max_roll_mean_100</th>\n",
       "      <th>min_roll_mean_100</th>\n",
       "      <th>q01_roll_mean_100</th>\n",
       "      <th>q05_roll_mean_100</th>\n",
       "      <th>q95_roll_mean_100</th>\n",
       "      <th>q99_roll_mean_100</th>\n",
       "      <th>av_change_abs_roll_mean_100</th>\n",
       "      <th>av_change_rate_roll_mean_100</th>\n",
       "      <th>abs_max_roll_mean_100</th>\n",
       "      <th>ave_roll_std_1000</th>\n",
       "      <th>std_roll_std_1000</th>\n",
       "      <th>max_roll_std_1000</th>\n",
       "      <th>min_roll_std_1000</th>\n",
       "      <th>q01_roll_std_1000</th>\n",
       "      <th>q05_roll_std_1000</th>\n",
       "      <th>q95_roll_std_1000</th>\n",
       "      <th>q99_roll_std_1000</th>\n",
       "      <th>av_change_abs_roll_std_1000</th>\n",
       "      <th>av_change_rate_roll_std_1000</th>\n",
       "      <th>abs_max_roll_std_1000</th>\n",
       "      <th>ave_roll_mean_1000</th>\n",
       "      <th>std_roll_mean_1000</th>\n",
       "      <th>max_roll_mean_1000</th>\n",
       "      <th>min_roll_mean_1000</th>\n",
       "      <th>q01_roll_mean_1000</th>\n",
       "      <th>q05_roll_mean_1000</th>\n",
       "      <th>q95_roll_mean_1000</th>\n",
       "      <th>q99_roll_mean_1000</th>\n",
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       "      <th>av_change_rate_roll_mean_1000</th>\n",
       "      <th>abs_max_roll_mean_1000</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>139.522396</td>\n",
       "      <td>409.718152</td>\n",
       "      <td>2599.097192</td>\n",
       "      <td>4061.567699</td>\n",
       "      <td>1345.706663</td>\n",
       "      <td>938.175660</td>\n",
       "      <td>11969.918774</td>\n",
       "      <td>0.022472</td>\n",
       "      <td>0.913523</td>\n",
       "      <td>237.008292</td>\n",
       "      <td>731.742174</td>\n",
       "      <td>4249.831881</td>\n",
       "      <td>6874.568414</td>\n",
       "      <td>2317.422748</td>\n",
       "      <td>1425.766416</td>\n",
       "      <td>8646.302978</td>\n",
       "      <td>-0.016085</td>\n",
       "      <td>0.907828</td>\n",
       "      <td>448.854260</td>\n",
       "      <td>1338.451624</td>\n",
       "      <td>6620.832265</td>\n",
       "      <td>9452.082006</td>\n",
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       "      <td>2036.886799</td>\n",
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       "      <td>0.006786</td>\n",
       "      <td>0.897903</td>\n",
       "      <td>566.136528</td>\n",
       "      <td>1828.685542</td>\n",
       "      <td>11398.359936</td>\n",
       "      <td>18595.373516</td>\n",
       "      <td>5886.087254</td>\n",
       "      <td>3894.189563</td>\n",
       "      <td>23532.881664</td>\n",
       "      <td>-0.036087</td>\n",
       "      <td>0.909921</td>\n",
       "      <td>256.880152</td>\n",
       "      <td>933.998090</td>\n",
       "      <td>5958.916634</td>\n",
       "      <td>10835.791291</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>2.275451</td>\n",
       "      <td>2.442780</td>\n",
       "      <td>8.526104</td>\n",
       "      <td>18.892797</td>\n",
       "      <td>0.000020</td>\n",
       "      <td>74941.769634</td>\n",
       "      <td>50.909740</td>\n",
       "      <td>4.618451</td>\n",
       "      <td>0.436482</td>\n",
       "      <td>12.19</td>\n",
       "      <td>-2.40</td>\n",
       "      <td>3.62</td>\n",
       "      <td>3.93</td>\n",
       "      <td>5.29</td>\n",
       "      <td>5.66</td>\n",
       "      <td>5.203469e-06</td>\n",
       "      <td>74938.678297</td>\n",
       "      <td>12.19</td>\n",
       "      <td>4.209590</td>\n",
       "      <td>2.974309</td>\n",
       "      <td>28.705276</td>\n",
       "      <td>2.502630</td>\n",
       "      <td>2.607830</td>\n",
       "      <td>2.672366</td>\n",
       "      <td>10.317476</td>\n",
       "      <td>14.107140</td>\n",
       "      <td>1.352170e-05</td>\n",
       "      <td>74563.128945</td>\n",
       "      <td>28.705276</td>\n",
       "      <td>4.618982</td>\n",
       "      <td>0.250223</td>\n",
       "      <td>5.430</td>\n",
       "      <td>3.926</td>\n",
       "      <td>4.034</td>\n",
       "      <td>4.201</td>\n",
       "      <td>5.028</td>\n",
       "      <td>5.195</td>\n",
       "      <td>4.080537e-06</td>\n",
       "      <td>74563.065284</td>\n",
       "      <td>5.430</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>103.006025</td>\n",
       "      <td>432.256164</td>\n",
       "      <td>3894.194205</td>\n",
       "      <td>8899.077054</td>\n",
       "      <td>1778.081264</td>\n",
       "      <td>1753.736076</td>\n",
       "      <td>13008.467215</td>\n",
       "      <td>-0.016746</td>\n",
       "      <td>0.913844</td>\n",
       "      <td>265.294292</td>\n",
       "      <td>1096.751852</td>\n",
       "      <td>7355.981733</td>\n",
       "      <td>11124.480251</td>\n",
       "      <td>3806.170646</td>\n",
       "      <td>2546.431723</td>\n",
       "      <td>17024.790802</td>\n",
       "      <td>-0.003393</td>\n",
       "      <td>0.920536</td>\n",
       "      <td>647.666936</td>\n",
       "      <td>2056.427540</td>\n",
       "      <td>11181.052161</td>\n",
       "      <td>16426.982660</td>\n",
       "      <td>6207.629093</td>\n",
       "      <td>3586.244884</td>\n",
       "      <td>23566.293654</td>\n",
       "      <td>-0.001122</td>\n",
       "      <td>0.908535</td>\n",
       "      <td>670.834218</td>\n",
       "      <td>2226.225751</td>\n",
       "      <td>15177.013868</td>\n",
       "      <td>25823.792387</td>\n",
       "      <td>7711.334054</td>\n",
       "      <td>5419.906778</td>\n",
       "      <td>35981.079671</td>\n",
       "      <td>-0.006243</td>\n",
       "      <td>0.922031</td>\n",
       "      <td>332.465194</td>\n",
       "      <td>1068.575688</td>\n",
       "      <td>8027.668012</td>\n",
       "      <td>14524.229995</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>2.322834</td>\n",
       "      <td>2.510906</td>\n",
       "      <td>13.634641</td>\n",
       "      <td>30.138576</td>\n",
       "      <td>0.000033</td>\n",
       "      <td>74709.627147</td>\n",
       "      <td>52.708284</td>\n",
       "      <td>4.325410</td>\n",
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       "      <td>11.78</td>\n",
       "      <td>-2.70</td>\n",
       "      <td>2.99</td>\n",
       "      <td>3.62</td>\n",
       "      <td>5.00</td>\n",
       "      <td>5.57</td>\n",
       "      <td>3.802535e-06</td>\n",
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       "      <td>11.78</td>\n",
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       "      <td>29.594507</td>\n",
       "      <td>2.548829</td>\n",
       "      <td>2.664467</td>\n",
       "      <td>2.760705</td>\n",
       "      <td>16.239974</td>\n",
       "      <td>23.913015</td>\n",
       "      <td>-9.045880e-05</td>\n",
       "      <td>74208.764935</td>\n",
       "      <td>29.594507</td>\n",
       "      <td>4.325288</td>\n",
       "      <td>0.207712</td>\n",
       "      <td>5.216</td>\n",
       "      <td>3.612</td>\n",
       "      <td>3.812</td>\n",
       "      <td>3.990</td>\n",
       "      <td>4.663</td>\n",
       "      <td>4.827</td>\n",
       "      <td>-7.516779e-07</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
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       "      <td>...</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
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       "   FFT_Mag_01q0           ...            abs_max_roll_mean_1000\n",
       "0    139.522396           ...                             5.430\n",
       "1    103.006025           ...                             5.216\n",
       "2    121.840541           ...                             5.049\n",
       "3    101.571556           ...                             5.076\n",
       "4    193.779369           ...                             6.991\n",
       "\n",
       "[5 rows x 865 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# train_X数据连接，并对头几个数据进行打印输出\n",
    "train_X = pd.concat([train_X_0, train_X_1], axis=0)\n",
    "train_X = train_X.reset_index(drop=True)\n",
    "print(train_X.shape)\n",
    "print(train_X_0.shape)\n",
    "train_X.head()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(33000,)"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# y数据连接\n",
    "y = pd.concat([y_0, y_1], axis=0)\n",
    "y = y.reset_index(drop=True)\n",
    "y[0].shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "train_y = pd.Series(y[0].values)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "_cell_guid": "79c7e3d0-c299-4dcb-8224-4455121ee9b0",
    "_uuid": "d629ff2d2480ee46fbb7e2d37f6b5fab8052498a"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(2624, 866)"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 读取test_X\n",
    "test_X = pd.read_csv(\"../input/feature2/test_X_features_10.csv\")\n",
    "# del X[\"seg_id\"], test_X[\"seg_id\"]\n",
    "test_X.shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 对数据进行标准化\n",
    "scaler = StandardScaler()\n",
    "train_columns = train_X.columns\n",
    "\n",
    "train_X[train_columns] = scaler.fit_transform(train_X[train_columns])\n",
    "test_X[train_columns] = scaler.transform(test_X[train_columns])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# xgboost"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 因为xgboost运算比较慢，使用3折交叉验证就好了\n",
    "train_columns = train_X.columns\n",
    "n_fold = 3"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "fold 0\n",
      "[0]\tvalid_data-mae:4.93405\n",
      "Will train until valid_data-mae hasn't improved in 40 rounds.\n",
      "[1]\tvalid_data-mae:4.70513\n",
      "[2]\tvalid_data-mae:4.49011\n",
      "[3]\tvalid_data-mae:4.28486\n",
      "[4]\tvalid_data-mae:4.09162\n",
      "[5]\tvalid_data-mae:3.91054\n",
      "[6]\tvalid_data-mae:3.73917\n",
      "[7]\tvalid_data-mae:3.57814\n",
      "[8]\tvalid_data-mae:3.42708\n",
      "[9]\tvalid_data-mae:3.28477\n",
      "[10]\tvalid_data-mae:3.15197\n",
      "[11]\tvalid_data-mae:3.02513\n",
      "[12]\tvalid_data-mae:2.90606\n",
      "[13]\tvalid_data-mae:2.79466\n",
      "[14]\tvalid_data-mae:2.68948\n",
      "[15]\tvalid_data-mae:2.59105\n",
      "[16]\tvalid_data-mae:2.49985\n",
      "[17]\tvalid_data-mae:2.41337\n",
      "[18]\tvalid_data-mae:2.33396\n",
      "[19]\tvalid_data-mae:2.26121\n",
      "[20]\tvalid_data-mae:2.19172\n",
      "[21]\tvalid_data-mae:2.12871\n",
      "[22]\tvalid_data-mae:2.07011\n",
      "[23]\tvalid_data-mae:2.01513\n",
      "[24]\tvalid_data-mae:1.96464\n",
      "[25]\tvalid_data-mae:1.91794\n",
      "[26]\tvalid_data-mae:1.87478\n",
      "[27]\tvalid_data-mae:1.83499\n",
      "[28]\tvalid_data-mae:1.79802\n",
      "[29]\tvalid_data-mae:1.76417\n",
      "[30]\tvalid_data-mae:1.73226\n",
      "[31]\tvalid_data-mae:1.70431\n",
      "[32]\tvalid_data-mae:1.67864\n",
      "[33]\tvalid_data-mae:1.65592\n",
      "[34]\tvalid_data-mae:1.63341\n",
      "[35]\tvalid_data-mae:1.61066\n",
      "[36]\tvalid_data-mae:1.58921\n",
      "[37]\tvalid_data-mae:1.57076\n",
      "[38]\tvalid_data-mae:1.55447\n",
      "[39]\tvalid_data-mae:1.53843\n",
      "[40]\tvalid_data-mae:1.52202\n",
      "[41]\tvalid_data-mae:1.50634\n",
      "[42]\tvalid_data-mae:1.49196\n",
      "[43]\tvalid_data-mae:1.47961\n",
      "[44]\tvalid_data-mae:1.467\n",
      "[45]\tvalid_data-mae:1.45561\n",
      "[46]\tvalid_data-mae:1.44469\n",
      "[47]\tvalid_data-mae:1.43381\n",
      "[48]\tvalid_data-mae:1.4237\n",
      "[49]\tvalid_data-mae:1.41554\n",
      "[50]\tvalid_data-mae:1.40714\n",
      "[51]\tvalid_data-mae:1.39954\n",
      "[52]\tvalid_data-mae:1.39106\n",
      "[53]\tvalid_data-mae:1.38479\n",
      "[54]\tvalid_data-mae:1.37763\n",
      "[55]\tvalid_data-mae:1.36978\n",
      "[56]\tvalid_data-mae:1.36238\n",
      "[57]\tvalid_data-mae:1.35721\n",
      "[58]\tvalid_data-mae:1.35239\n",
      "[59]\tvalid_data-mae:1.34804\n",
      "[60]\tvalid_data-mae:1.34217\n",
      "[61]\tvalid_data-mae:1.33736\n",
      "[62]\tvalid_data-mae:1.33202\n",
      "[63]\tvalid_data-mae:1.32675\n",
      "[64]\tvalid_data-mae:1.32112\n",
      "[65]\tvalid_data-mae:1.31698\n",
      "[66]\tvalid_data-mae:1.31348\n",
      "[67]\tvalid_data-mae:1.31031\n",
      "[68]\tvalid_data-mae:1.30643\n",
      "[69]\tvalid_data-mae:1.30302\n",
      "[70]\tvalid_data-mae:1.30011\n",
      "[71]\tvalid_data-mae:1.29644\n",
      "[72]\tvalid_data-mae:1.29314\n",
      "[73]\tvalid_data-mae:1.29071\n",
      "[74]\tvalid_data-mae:1.2878\n",
      "[75]\tvalid_data-mae:1.28508\n",
      "[76]\tvalid_data-mae:1.28304\n",
      "[77]\tvalid_data-mae:1.27966\n",
      "[78]\tvalid_data-mae:1.27694\n",
      "[79]\tvalid_data-mae:1.27302\n",
      "[80]\tvalid_data-mae:1.26955\n",
      "[81]\tvalid_data-mae:1.26719\n",
      "[82]\tvalid_data-mae:1.26372\n",
      "[83]\tvalid_data-mae:1.2605\n",
      "[84]\tvalid_data-mae:1.25925\n",
      "[85]\tvalid_data-mae:1.25692\n",
      "[86]\tvalid_data-mae:1.25464\n",
      "[87]\tvalid_data-mae:1.25066\n",
      "[88]\tvalid_data-mae:1.24865\n",
      "[89]\tvalid_data-mae:1.24683\n",
      "[90]\tvalid_data-mae:1.24429\n",
      "[91]\tvalid_data-mae:1.24189\n",
      "[92]\tvalid_data-mae:1.24008\n",
      "[93]\tvalid_data-mae:1.23787\n",
      "[94]\tvalid_data-mae:1.23655\n",
      "[95]\tvalid_data-mae:1.23443\n",
      "[96]\tvalid_data-mae:1.23251\n",
      "[97]\tvalid_data-mae:1.23117\n",
      "[98]\tvalid_data-mae:1.22864\n",
      "[99]\tvalid_data-mae:1.2274\n",
      "[100]\tvalid_data-mae:1.22448\n",
      "[101]\tvalid_data-mae:1.22382\n",
      "[102]\tvalid_data-mae:1.22256\n",
      "[103]\tvalid_data-mae:1.22118\n",
      "[104]\tvalid_data-mae:1.21952\n",
      "[105]\tvalid_data-mae:1.21635\n",
      "[106]\tvalid_data-mae:1.21492\n",
      "[107]\tvalid_data-mae:1.21286\n",
      "[108]\tvalid_data-mae:1.2126\n",
      "[109]\tvalid_data-mae:1.21062\n",
      "[110]\tvalid_data-mae:1.21044\n",
      "[111]\tvalid_data-mae:1.20847\n",
      "[112]\tvalid_data-mae:1.20749\n",
      "[113]\tvalid_data-mae:1.20633\n",
      "[114]\tvalid_data-mae:1.20271\n",
      "[115]\tvalid_data-mae:1.20145\n",
      "[116]\tvalid_data-mae:1.20066\n",
      "[117]\tvalid_data-mae:1.19993\n",
      "[118]\tvalid_data-mae:1.19847\n",
      "[119]\tvalid_data-mae:1.19687\n",
      "[120]\tvalid_data-mae:1.1945\n",
      "[121]\tvalid_data-mae:1.19381\n",
      "[122]\tvalid_data-mae:1.19292\n",
      "[123]\tvalid_data-mae:1.19032\n",
      "[124]\tvalid_data-mae:1.18941\n",
      "[125]\tvalid_data-mae:1.18896\n",
      "[126]\tvalid_data-mae:1.18683\n",
      "[127]\tvalid_data-mae:1.18559\n",
      "[128]\tvalid_data-mae:1.18293\n",
      "[129]\tvalid_data-mae:1.18183\n",
      "[130]\tvalid_data-mae:1.18008\n",
      "[131]\tvalid_data-mae:1.17971\n",
      "[132]\tvalid_data-mae:1.17687\n",
      "[133]\tvalid_data-mae:1.17644\n",
      "[134]\tvalid_data-mae:1.17567\n",
      "[135]\tvalid_data-mae:1.17515\n",
      "[136]\tvalid_data-mae:1.17402\n",
      "[137]\tvalid_data-mae:1.17226\n",
      "[138]\tvalid_data-mae:1.1717\n",
      "[139]\tvalid_data-mae:1.17029\n",
      "[140]\tvalid_data-mae:1.16883\n",
      "[141]\tvalid_data-mae:1.16845\n",
      "[142]\tvalid_data-mae:1.16763\n",
      "[143]\tvalid_data-mae:1.16622\n",
      "[144]\tvalid_data-mae:1.16609\n",
      "[145]\tvalid_data-mae:1.16526\n",
      "[146]\tvalid_data-mae:1.16422\n",
      "[147]\tvalid_data-mae:1.1628\n",
      "[148]\tvalid_data-mae:1.16194\n",
      "[149]\tvalid_data-mae:1.16095\n",
      "[150]\tvalid_data-mae:1.16073\n",
      "[151]\tvalid_data-mae:1.15961\n",
      "[152]\tvalid_data-mae:1.15802\n",
      "[153]\tvalid_data-mae:1.15726\n",
      "[154]\tvalid_data-mae:1.15566\n",
      "[155]\tvalid_data-mae:1.15468\n",
      "[156]\tvalid_data-mae:1.15419\n",
      "[157]\tvalid_data-mae:1.15298\n",
      "[158]\tvalid_data-mae:1.15086\n",
      "[159]\tvalid_data-mae:1.14985\n",
      "[160]\tvalid_data-mae:1.14893\n",
      "[161]\tvalid_data-mae:1.14743\n",
      "[162]\tvalid_data-mae:1.14727\n",
      "[163]\tvalid_data-mae:1.14674\n",
      "[164]\tvalid_data-mae:1.14654\n",
      "[165]\tvalid_data-mae:1.14581\n",
      "[166]\tvalid_data-mae:1.14507\n",
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      "[170]\tvalid_data-mae:1.14145\n",
      "[171]\tvalid_data-mae:1.14136\n",
      "[172]\tvalid_data-mae:1.14096\n",
      "[173]\tvalid_data-mae:1.13996\n",
      "[174]\tvalid_data-mae:1.13864\n",
      "[175]\tvalid_data-mae:1.13848\n",
      "[176]\tvalid_data-mae:1.13768\n",
      "[177]\tvalid_data-mae:1.13604\n",
      "[178]\tvalid_data-mae:1.13598\n",
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      "[180]\tvalid_data-mae:1.13267\n",
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      "[185]\tvalid_data-mae:1.12731\n",
      "[186]\tvalid_data-mae:1.12712\n",
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      "[190]\tvalid_data-mae:1.12272\n",
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      "[192]\tvalid_data-mae:1.12231\n",
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      "[212]\tvalid_data-mae:1.11252\n",
      "[213]\tvalid_data-mae:1.11181\n",
      "[214]\tvalid_data-mae:1.11065\n",
      "[215]\tvalid_data-mae:1.10954\n",
      "[216]\tvalid_data-mae:1.10924\n",
      "[217]\tvalid_data-mae:1.10857\n",
      "[218]\tvalid_data-mae:1.10845\n",
      "[219]\tvalid_data-mae:1.10829\n",
      "[220]\tvalid_data-mae:1.10771\n",
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      "[1486]\tvalid_data-mae:1.00901\n",
      "[1487]\tvalid_data-mae:1.00901\n",
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      "[1519]\tvalid_data-mae:1.00901\n",
      "Stopping. Best iteration:\n",
      "[1479]\tvalid_data-mae:1.00901\n",
      "\n",
      "1.0308510796912473\n",
      "CPU times: user 8h 26min 26s, sys: 1min 51s, total: 8h 28min 17s\n",
      "Wall time: 4h 18min 50s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%time\n",
    "# 3折交叉验证\n",
    "folds = KFold(n_splits=n_fold, shuffle=True, random_state=42)\n",
    "# xgb的oof\n",
    "oof = np.zeros(len(train_X))\n",
    "# if PREDICTION: \n",
    "predictions = np.zeros(len(test_X))\n",
    "# xgb的一些参数,eta 学习率, max_depth树的最大深度为8, subsample(随机采样比为0.8), 目标为reg:linear(回归任务),mae为评价指标,4线程\n",
    "xgb_params = {'eta': 0.05,\n",
    "              'max_depth': 10,\n",
    "              'subsample': 0.8,\n",
    "              'objective': 'reg:linear',\n",
    "              'eval_metric': 'mae',\n",
    "              'nthread': 4}\n",
    "#run model\n",
    "for fold_, (trn_idx, val_idx) in enumerate(folds.split(train_X,train_y.values)):\n",
    "    strLog = \"fold {}\".format(fold_)\n",
    "    print(strLog)\n",
    "    # 得到训练数据和验证数据\n",
    "    X_tr, X_val = train_X[train_columns].iloc[trn_idx], train_X[train_columns].iloc[val_idx]\n",
    "    y_tr, y_val = train_y.iloc[trn_idx], train_y.iloc[val_idx]\n",
    "    # 将训练数据和验证数据转换为DMatrix的格式\n",
    "    train_data = xgb.DMatrix(data=X_tr, label=y_tr, feature_names=X_tr.columns)\n",
    "    valid_data = xgb.DMatrix(data=X_val, label=y_val, feature_names=X_tr.columns)\n",
    "    # 只观测验证集的结果\n",
    "    watchlist = [(valid_data, 'valid_data')]\n",
    "    # num_boost_round 迭代次数,early_stopping_rounds 超过40次没有提升就停止迭代\n",
    "    model = xgb.train(dtrain=train_data, num_boost_round=10000, evals=watchlist, early_stopping_rounds=40,params=xgb_params)\n",
    "    # 使用最好的模型在验证集上预测得到oof\n",
    "    oof[val_idx] = model.predict(xgb.DMatrix(X_val, feature_names=X_tr.columns), ntree_limit=model.best_ntree_limit)\n",
    "    # 使用最好的模型在测试集上预测\n",
    "    predictions += model.predict(xgb.DMatrix(test_X[train_columns], feature_names=X_tr.columns), ntree_limit=model.best_ntree_limit)/folds.n_splits\n",
    "# 得到交叉验证的分数\n",
    "cv_score = mean_absolute_error(train_y, oof)\n",
    "print(cv_score)"
   ]
  },
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>seg_id</th>\n",
       "      <th>time_to_failure</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>seg_00030f</td>\n",
       "      <td>2.963844</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>seg_0012b5</td>\n",
       "      <td>5.444722</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>seg_00184e</td>\n",
       "      <td>5.401642</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>seg_003339</td>\n",
       "      <td>8.747102</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>seg_0042cc</td>\n",
       "      <td>6.550518</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "       seg_id  time_to_failure\n",
       "0  seg_00030f         2.963844\n",
       "1  seg_0012b5         5.444722\n",
       "2  seg_00184e         5.401642\n",
       "3  seg_003339         8.747102\n",
       "4  seg_0042cc         6.550518"
      ]
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     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
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   "source": [
    "submission = pd.read_csv('../input/LANL-Earthquake-Prediction/sample_submission.csv')\n",
    "xgb_saved=pd.DataFrame(oof,columns=['oof'])\n",
    "x_saved.to_csv('xgb_oof.csv',index=False)\n",
    "submission[\"time_to_failure\"] = predictions\n",
    "submission.to_csv(f'xgb_submission_{cv_score:.3f}.csv', index=False)\n",
    "submission.head()"
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 "metadata": {
  "kernelspec": {
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  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
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