使用XGBoost集成樹模型作為鐵路IT基礎設施健康評估模型

王朝暉 孫強 陳威 李光兆

摘要：本文探討了使用XGBoost集成樹模型作為鐵路IT基礎設施健康評估模型的方法。IT設施是組織中不可或缺的重要資產，對其健康狀況進行準確評估至關重要。XGBoost是一種基于梯度提升算法的集成樹模型，具有優秀的預測性能和可解釋性。本文首先對需要用到的鐵路IT基礎設施健康評估指標進行了羅列，然后對這些鐵路IT基礎設施健康特征的預處理方式進行介紹，最后介紹了XGBoost的原理和特點，并詳細討論了如何將其應用于鐵路IT基礎設施健康評估的流程中。結果表明，基于XGBoost的IT設施健康評估模型能夠有效檢測和預測潛在的故障和問題，為鐵路基礎設施相關維護人員提供有價值的決策支持。

關鍵詞：XGBoost；集成樹模型；健康評估；IT設施；故障檢測

引言

鐵路IT基礎設施在鐵路業務中扮演著至關重要的角色，支持著鐵路系統的運行和管理。為確保鐵路業務的安全性、高效性和可靠性，準確評估和監測鐵路IT基礎設施的健康狀況是至關重要的。隨著XGBoost集成樹模型在機器學習領域的廣泛應用，將其應用于鐵路IT基礎設施健康評估成為一種有前景的方法。本文旨在探討基于XGBoost集成樹模型的鐵路IT基礎設施健康評估方法在鐵路業務中的應用，并闡明運用到鐵路的IT基礎設施健康評估指標和預處理方式，同時評估算法的效果和可行性。

1. 鐵路IT基礎設施健康評估指標

IT設施在現代組織中起著關鍵的作用，對組織的運行和業務流程至關重要。因此，準確評估IT設施的健康狀況對于保障組織的正常運行和決策制定具有重要意義。在研究中，我們收集了與鐵路IT基礎設施健康相關的各種指標，包括性能（日志）指標及其衍生指標，周遭異常風險隱患指標，健壯性、歷史故障和專家知識庫指標等。這些指標反映了IT設施的不同方面，可以用于評估其健康狀況。

1.1性能（日志）指標及其衍生指標

性能（日志）指標及其衍生主要指的是鐵路各IT基礎設施上采集到的各類性能（日志）指標數據、異常檢測后加工得到的量化異常程度，以及在一定時間窗口對性能（日志）指標進行聚合形成的統計指標。性能指標及其衍生主要涉及主板、CPU、內存、Raid卡、網卡、磁盤、電源、接口、存儲池、存儲卷、磁盤等組件的關鍵參數；日志指標及其衍生主要涉及網絡設備日志、帶外數據日志的異常模板數。

1.2 周遭異常風險隱患指標

周遭異常風險隱患主要指的是同一虛擬機（向上）上其他基礎設施的風險隱患，以及相同物理地址上（向下）聚合其他基礎設施的報警數。

1.3 健壯性、歷史故障和專家知識庫指標

設備健壯性、歷史故障和專家知識庫中的數據可以從多維度補充采集到，以便更好地評估基礎設施的健康度。

2. 鐵路IT基礎設施健康特征預處理

在數據預處理階段，我們進行了數據清洗、特征選擇和特征縮放等步驟，以確保數據的質量和適用性。下面主要闡述特征選擇這一關鍵步驟的操作。

2.1 特征選擇（過濾無區分度和無關特征）

由于鐵路基礎設施設備繁多，采集的數據規模極大，如果直接使用所有特征，會造成模型訓練時間很長，同時預測準確性也無法保證。為了更好地處理輸入數據，以提高健康評估的準確性和可靠性，我們采用了特征選擇的辦法，剔除與故障無關的特征，篩選出最相關的特征。這可以提高模型的準確性，并減少訓練時間和內存占用。

首先，可以比較各特征在正常時段和故障時段的分布，以篩選出在故障時段與正常時段之間分布區分度較大的特征。具體來說，通過KL散度比較任一特征在正常時段和故障時段的概率密度函數之間的差異，KL散度值較小的特征將其視為無關特征剔除。而KL散度值較大的特征則表示該特征在故障時段與正常時段之間存在較大的差異，該特征可能是導致故障的原因特征之一，并予以保留至特征子集。KL散度的計算公式為

其中，P和Q是兩個離散概率分布，n是樣本空間的大小，P（i）和Q（i）分別是樣本空間中第i個事件在兩個概率分布中的概率。

該特征在正常時段和故障時段的概率密度函數之間的差異較大，KL散度值也較大，即可選入特征子集留待后續最優特征子集篩選。

之后，為得到最優特征子集，在第一步篩選結果的基礎上結合了遞歸特征消除（基于隨機森林）的方法，盡可能得到最優特征子集，算法流程如圖1所示。

2.2 正負樣本均衡（過下采樣結合）

由于鐵路基礎設施設備發生故障的幾率比正常運行的幾率小得多，隨著時間增加，健康狀態記錄會越來越多，而非健康狀態的記錄僅有若干條，嚴重加劇了數據集樣本不均衡的問題。如果不對數據進行任何處理，直接放入模型進行訓練，會使分類器預測結果嚴重偏向于占優勢的多數類別，而對少數類別的分類性能下降，無法有效預測出非健康狀態。為解決這個問題，本項目中推薦采用過采樣結合欠采樣的技術降低樣本不均衡對建模的影響，平衡多數類別和少數類別的樣本數量，增加故障情況在建模中的重要性，以平衡分類器的性能和泛化能力。

3. 鐵路IT基礎設施健康評估模型——XGBoost集成樹模型

3.1 XGBoost的原理

XGBoost是一種梯度提升算法的集成樹模型，通過迭代訓練一系列的決策樹模型，以最小化損失函數并優化預測結果。XGBoost采用了一種特殊的損失函數和正則化項，以提高模型的魯棒性和泛化能力。XGBoost通過梯度下降的方法，逐步優化每棵樹的結構和葉節點的取值，從而提高整體模型的性能，算法原理示意圖如圖2所示。

3.2 XGBoost的特點

（1）高性能：通過并行計算和高效的數據結構，實現了高效的訓練和預測速度。

（2）可解釋性：可以提供每個特征的重要性排序，以及每個決策樹的結構和決策路徑，使模型的預測結果更具可解釋性和可理解性。

（3）魯棒性：通過正則化項和剪枝操作，減少模型的過擬合風險，提高了模型的魯棒性和泛化能力。

（4）處理不平衡數據：具有處理不平衡數據集的能力，通過設置適當的權重或采樣策略，可以提高對少數類樣本的識別能力。

3.3 基于XGBoost的鐵路IT基礎設施健康評估模型

3.3.1 數據收集與預處理

在構建基于XGBoost的鐵路IT基礎設施健康評估模型之前，需要收集和準備相應的數據，即第二章所述數據。同時，還需要進行數據清洗、缺失值處理和特征工程等預處理步驟，以提高數據質量和模型的性能。

3.3.2 特征選擇與重要性排序

在建立模型之前，需要進行特征選擇和重要性排序，以確定最具預測能力的特征。XGBoost提供了內置的特征重要性評估方法，可以根據特征在模型訓練過程中的貢獻程度進行排序，從而選擇最相關的特征進行建模。

3.3.3 模型訓練與調優

使用收集和預處理好的數據，將其劃分為訓練集和測試集，然后使用XGBoost進行模型訓練[1]。在訓練過程中，可以設置合適的超參數和正則化項，通過交叉驗證和網格搜索等技術進行模型調優，以達到更好的性能和泛化能力。

3.3.4 健康評估

訓練好的基于XGBoost的IT設施健康評估模型可以用于實際的健康評估和故障檢測任務。通過輸入實時監測數據，模型可以預測設施的健康狀態并檢測潛在的故障和問題?；谀Ｐ偷念A測結果，組織可以及時采取相應的措施，防止故障的發生或減少其影響。

3.3.5 實驗結果與討論

為評估基于XGBoost的鐵路IT基礎設施健康評估模型的性能，我們進行了一系列實驗，收集了真實的IT設施監測數據，并進行了數據預處理和特征工程，然后使用XGBoost模型進行訓練，并使用交叉驗證等技術進行模型調優。

通過實驗，得出了以下幾點結論：

（1）基于XGBoost的IT設施健康評估模型在預測性能上表現出色。與單個決策樹模型相比，XGBoost模型能夠提供更準確和穩定的預測結果[2]。這歸因于XGBoost的梯度提升算法和正則化技術，能夠有效地處理復雜的關系和噪聲數據。

（2）XGBoost模型的特征重要性排序能力可幫助組織了解哪些指標對于設施健康狀況的影響更大。通過特征重要性排序，我們可以識別出對健康評估最關鍵的指標，并在實際應用中進行重點監測和管理。

（3）XGBoost模型具有較強的泛化能力，能夠處理不平衡數據集和噪聲數據。在實際應用中，IT設施監測數據往往存在不平衡和噪聲的情況，而XGBoost模型能夠通過樣本權重和正則化技術，提高對少數類樣本和異常數據的識別能力。

綜上所述，基于XGBoost的鐵路IT基礎設施健康評估模型具有良好的預測性能、可解釋性和魯棒性，能夠為組織提供準確的健康評估和故障檢測，為決策制定提供有價值的支持。

結語

本文探討了使用XGBoost集成樹模型作為鐵路IT基礎設施健康評估模型的方法。通過實驗證明，基于XGBoost的模型在預測性能、特征重要性排序和魯棒性方面表現出色，能夠有效評估IT設施的健康狀況，并檢測潛在的故障和問題，為組織提供重要的決策支持，幫助其及時采取措施，提高IT設施的穩定性和可靠性。未來的研究可以在以下方面展開：

（1）模型改進：進一步改進和優化基于XGBoost的IT設施健康評估模型，如嘗試不同的損失函數和正則化項，以提高模型的性能和穩定性。

（2）多模型集成：探索將XGBoost與其他機器學習模型集成的方法，以進一步提高模型的預測能力和泛化能力。

（3）實時監測和預測：將基于XGBoost的模型應用于實時的IT設施監測和預測，以實現對設施健康狀況的實時監控和預警。這對于組織的運維管理和故障響應具有重要意義。

（4）可視化與決策支持：進一步開發可視化工具和決策支持系統，以呈現基于XGBoost的健康評估模型的預測結果和特征重要性，并提供決策者所需的信息和洞見。

綜上所述，基于XGBoost的鐵路IT基礎設施健康評估模型具有廣闊的應用前景和研究價值。通過不斷改進和優化，將為組織提供更準確和可靠的健康評估和故障檢測能力，為IT設施的穩定運行和組織的決策制定提供有力支持。

參考文獻：

[1]李悅.基于深度學習的新能源汽車電池狀態評估方法研究[J].中國機械，2023（16）：29-32.

[2]李世杰，王景升，牛帥.融合VMD和GRU模型的城市道路行程時間預測方法[J].科學技術與工程，2023，23（22）：9680-9685.

作者簡介：王朝暉，本科，高級工程師，研究方向：計算機技術及應用；孫強，本科，助理工程師，研究方向：計算機技術及應用；陳威，本科，助理工程師，研究方向：計算機技術及應用；李光兆，本科，助理工程師，研究方向：計算機技術及應用。

基金項目：中國鐵路信息科技集團有限公司科技研究開發計劃（編號：2022A01）。