梯度提升模型的变量重要性以 50 天为间隔滚动

如何解决梯度提升模型的变量重要性以 50 天为间隔滚动

我有以下数据表 dt.train、days 的数量和函数 varImportance，以获取线性模型的变量重要性：

library(data.table)
library(caret)
library(xgboost)
library(zoo)

days <- 50
set.seed(123)
dt.train <- data.table(date = seq(as.Date('2020-01-01'),by = '1 day',length.out = 366),'DE' = rnorm(366,30,1),'windDE' = rnorm(366,10,'consumptionDE' = rnorm(366,35,'nuclearDE' = rnorm(366,8,'solarDE' = rnorm(366,1,check.names = FALSE)

## Variable Importance Function: ##
## LINEAR MODEL: ##
varImportance <- function(data){
    ## Model fitting: ##
    xgbModel <- stats::lm(DE ~ .-1,data = data.table(data))
    varimp <- caret::varImp(xgbModel)
    importance <- t(varimp)
}

## Iterative Variable Importance for Linear Model: ##
dt.importance <- as.data.frame(zoo::rollapply(dt.train[,!"date"],FUN = varImportance,width = days,by.column = FALSE,align = 'left')
)

## Adding date-column again: ##
dt.importance <- cbind(dt.train[1:nrow(dt.importance),.(date)],dt.importance)

这里一切正常，但我需要为梯度提升机器学习模型做同样的事情。我已经尝试过以相同的方式进行，其中模型拟合的准备是在 varImportance 函数中：

  ## Variable Importance function: ##
  ## GRADIENT BOOSTING: ##
  varImportance <- function(data){
    
    ## Create response vector and predictor matrix: ##
    v.trainY <- data$DE
    m.trainData <- as.matrix(data[,c("date","DE") := list(NULL,NULL)])

    ## Hyper parameter tuning and grid search: ##
    xgb_trcontrol <- caret::trainControl(method = "cv",number = 3,allowParallel = TRUE,verboseIter = TRUE,returnData = FALSE
    ) 
    
    xgbgrid <- base::expand.grid(nrounds = c(150),# 15000
                                 max_depth = c(2),eta = c(0.01),gamma = c(1),colsample_bytree = c(1),min_child_weight = c(2),subsample = c(0.6)
    )

    ## Model fitting: ##
    xgbModel <- caret::train(m.trainData,v.trainY,trControl = xgb_trcontrol,tuneGrid = xgbgrid,method = "xgbTree"
    )
    
    varimp <- caret::varImp(xgbModel,scale = FALSE)
    importance <- t(varimp$importance)
    
  }
## Iterative Variable Importance for Gradient Boosting: ##
dt.importance <- as.data.frame(zoo::rollapply(dt.train,dt.importance)

不幸的是，这不能每 50 天迭代一次（抛出错误：$ operator is invalid for atomic vectors）。 varImp() 函数中的 varImportance 在运行一次时适用于梯度提升模型。

编辑 1：

您的答案在使用梯度提升时会引发以下错误：

编辑 2：

当我评论 trControl = xgb_trcontrol 时，我收到以下错误：

解决方法

当您使用一些 data.table 函数时，您需要将输入转换回 data.table。 rollapply 将输入作为矩阵发送。您应该注意，您的第一列是日期，当 rollapply 将数据子集转换为矩阵时，所有内容都将转换为字符类。

由于您的函数中未使用日期，因此最好在 rollapply 函数中发送数据之前删除此列。但是，如果要发送完整的数据，则需要将所有内容从字符转换回数字。在下面的代码中，我只是在输入中删除日期列。

这是工作代码 -

library(data.table)
library(caret)
library(xgboost)
library(zoo)

days <- 50
set.seed(123)
dt.train <- data.table(date = seq(as.Date('2020-01-01'),by = '1 day',length.out = 366),'DE' = rnorm(366,30,1),'windDE' = rnorm(366,10,'consumptionDE' = rnorm(366,35,'nuclearDE' = rnorm(366,8,'solarDE' = rnorm(366,1,check.names = FALSE)

## GRADIENT BOOSTING: ##
varImportance <- function(data){
  
  data = data.table(data.frame(data))
  ## Create response vector and predictor matrix: ##
  v.trainY <- data$DE
  m.trainData <- as.matrix(data[,c("DE") := list(NULL)])
  
  ## Hyper parameter tuning and grid search: ##
  xgb_trcontrol <- caret::trainControl(method = "cv",number = 3,allowParallel = TRUE,verboseIter = TRUE,returnData = FALSE
  ) 
  
  xgbgrid <- base::expand.grid(nrounds = c(150),# 15000
                               max_depth = c(2),eta = c(0.3),gamma = c(1),colsample_bytree = c(1),min_child_weight = c(2),subsample = c(0.6)
  )
  
  ## Model fitting: ##
  xgbModel <- caret::train(m.trainData,v.trainY,trControl = xgb_trcontrol,tuneGrid = xgbgrid,method = "xgbTree" )
  
  varimp <- caret::varImp(xgbModel,scale = FALSE)
  importance <- t(varimp$importance)
  
}
## Iterative Variable Importance for Gradient Boosting: ##
dt.importance1 <- as.data.frame(zoo::rollapply(dt.train[,-1],FUN = varImportance,width = days,by.column = FALSE,align = 'left')
)

## Adding date-column again: ##
dt.importance <- cbind(dt.train[1:nrow(dt.importance1),.(date)],dt.importance1)