使用XGBoost集成树模型作为铁路IT基础设施健康评估模型

王朝晖 孙强 陈威 李光兆

摘要：本文探讨了使用XGBoost集成树模型作为铁路IT基础设施健康评估模型的方法。IT设施是组织中不可或缺的重要资产，对其健康状况进行准确评估至关重要。XGBoost是一种基于梯度提升算法的集成树模型，具有优秀的预测性能和可解释性。本文首先对需要用到的铁路IT基础设施健康评估指标进行了罗列，然后对这些铁路IT基础设施健康特征的预处理方式进行介绍，最后介绍了XGBoost的原理和特点，并详细讨论了如何将其应用于铁路IT基础设施健康评估的流程中。结果表明，基于XGBoost的IT设施健康评估模型能够有效检测和预测潜在的故障和问题，为铁路基础设施相关维护人员提供有价值的决策支持。

关键词：XGBoost；集成树模型；健康评估；IT设施；故障检测

引言

铁路IT基础设施在铁路业务中扮演着至关重要的角色，支持着铁路系统的运行和管理。为确保铁路业务的安全性、高效性和可靠性，准确评估和监测铁路IT基础设施的健康状况是至关重要的。随着XGBoost集成树模型在机器学习领域的广泛应用，将其应用于铁路IT基础设施健康评估成为一种有前景的方法。本文旨在探讨基于XGBoost集成树模型的铁路IT基础设施健康评估方法在铁路业务中的应用，并阐明运用到铁路的IT基础设施健康评估指标和预处理方式，同时评估算法的效果和可行性。

1. 铁路IT基础设施健康评估指标

IT设施在现代组织中起着关键的作用，对组织的运行和业务流程至关重要。因此，准确评估IT设施的健康状况对于保障组织的正常运行和决策制定具有重要意义。在研究中，我们收集了与铁路IT基础设施健康相关的各种指标，包括性能（日志）指标及其衍生指标，周遭异常风险隐患指标，健壮性、历史故障和专家知识库指标等。这些指标反映了IT设施的不同方面，可以用于评估其健康状况。

1.1性能（日志）指标及其衍生指标

性能（日志）指标及其衍生主要指的是铁路各IT基础设施上采集到的各类性能（日志）指标数据、异常检测后加工得到的量化异常程度，以及在一定时间窗口对性能（日志）指标进行聚合形成的统计指标。性能指标及其衍生主要涉及主板、CPU、内存、Raid卡、网卡、磁盘、电源、接口、存储池、存储卷、磁盘等组件的关键参数；日志指标及其衍生主要涉及网络设备日志、带外数据日志的异常模板数。

1.2 周遭异常风险隐患指标

周遭异常风险隐患主要指的是同一虚拟机（向上）上其他基础设施的风险隐患，以及相同物理地址上（向下）聚合其他基础设施的报警数。

1.3 健壮性、历史故障和专家知识库指标

设备健壮性、历史故障和专家知识库中的数据可以从多维度补充采集到，以便更好地评估基础设施的健康度。

2. 铁路IT基础设施健康特征预处理

在数据预处理阶段，我们进行了数据清洗、特征选择和特征缩放等步骤，以确保数据的质量和适用性。下面主要阐述特征选择这一关键步骤的操作。

2.1 特征选择（过滤无区分度和无关特征）

由于铁路基础设施设备繁多，采集的数据规模极大，如果直接使用所有特征，会造成模型训练时间很长，同时预测准确性也无法保证。为了更好地处理输入数据，以提高健康评估的准确性和可靠性，我们采用了特征选择的办法，剔除与故障无关的特征，筛选出最相关的特征。这可以提高模型的准确性，并减少训练时间和内存占用。

首先，可以比较各特征在正常时段和故障时段的分布，以筛选出在故障时段与正常时段之间分布区分度较大的特征。具体来说，通过KL散度比较任一特征在正常时段和故障时段的概率密度函数之间的差异，KL散度值较小的特征将其视为无关特征剔除。而KL散度值较大的特征则表示该特征在故障时段与正常时段之间存在较大的差异，该特征可能是导致故障的原因特征之一，并予以保留至特征子集。KL散度的计算公式为

其中，P和Q是两个离散概率分布，n是样本空间的大小，P（i）和Q（i）分别是样本空间中第i个事件在两个概率分布中的概率。

该特征在正常时段和故障时段的概率密度函数之间的差异较大，KL散度值也较大，即可选入特征子集留待后续最优特征子集筛选。

之后，为得到最优特征子集，在第一步筛选结果的基础上结合了递归特征消除（基于随机森林）的方法，尽可能得到最优特征子集，算法流程如图1所示。

2.2 正负样本均衡（过下采样结合）

由于铁路基础设施设备发生故障的几率比正常运行的几率小得多，随着时间增加，健康状态记录会越来越多，而非健康状态的记录仅有若干条，严重加剧了数据集样本不均衡的问题。如果不对数据进行任何处理，直接放入模型进行训练，会使分类器预测结果严重偏向于占优势的多数类别，而对少数类别的分类性能下降，无法有效预测出非健康状态。为解决这个问题，本项目中推荐采用过采样结合欠采样的技术降低样本不均衡对建模的影响，平衡多数类别和少数类別的样本数量，增加故障情况在建模中的重要性，以平衡分类器的性能和泛化能力。

3. 铁路IT基础设施健康评估模型——XGBoost集成树模型

3.1 XGBoost的原理

XGBoost是一种梯度提升算法的集成树模型，通过迭代训练一系列的决策树模型，以最小化损失函数并优化预测结果。XGBoost采用了一种特殊的损失函数和正则化项，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。XGBoost通过梯度下降的方法，逐步优化每棵树的结构和叶节点的取值，从而提高整体模型的性能，算法原理示意图如图2所示。

3.2 XGBoost的特点

（1）高性能：通过并行计算和高效的数据结构，实现了高效的训练和预测速度。

（2）可解释性：可以提供每个特征的重要性排序，以及每个决策树的结构和决策路径，使模型的预测结果更具可解释性和可理解性。

（3）鲁棒性：通过正则化项和剪枝操作，减少模型的过拟合风险，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。

（4）处理不平衡数据：具有处理不平衡数据集的能力，通过设置适当的权重或采样策略，可以提高对少数类样本的识别能力。

3.3 基于XGBoost的铁路IT基础设施健康评估模型

3.3.1 数据收集与预处理

在构建基于XGBoost的铁路IT基础设施健康评估模型之前，需要收集和准备相应的数据，即第二章所述数据。同时，还需要进行数据清洗、缺失值处理和特征工程等预处理步骤，以提高数据质量和模型的性能。

3.3.2 特征选择与重要性排序

在建立模型之前，需要进行特征选择和重要性排序，以确定最具预测能力的特征。XGBoost提供了内置的特征重要性评估方法，可以根据特征在模型训练过程中的贡献程度进行排序，从而选择最相关的特征进行建模。

3.3.3 模型训练与调优

使用收集和預处理好的数据，将其划分为训练集和测试集，然后使用XGBoost进行模型训练[1]。在训练过程中，可以设置合适的超参数和正则化项，通过交叉验证和网格搜索等技术进行模型调优，以达到更好的性能和泛化能力。

3.3.4 健康评估

训练好的基于XGBoost的IT设施健康评估模型可以用于实际的健康评估和故障检测任务。通过输入实时监测数据，模型可以预测设施的健康状态并检测潜在的故障和问题。基于模型的预测结果，组织可以及时采取相应的措施，防止故障的发生或减少其影响。

3.3.5 实验结果与讨论

为评估基于XGBoost的铁路IT基础设施健康评估模型的性能，我们进行了一系列实验，收集了真实的IT设施监测数据，并进行了数据预处理和特征工程，然后使用XGBoost模型进行训练，并使用交叉验证等技术进行模型调优。

通过实验，得出了以下几点结论：

（1）基于XGBoost的IT设施健康评估模型在预测性能上表现出色。与单个决策树模型相比，XGBoost模型能够提供更准确和稳定的预测结果[2]。这归因于XGBoost的梯度提升算法和正则化技术，能够有效地处理复杂的关系和噪声数据。

（2）XGBoost模型的特征重要性排序能力可帮助组织了解哪些指标对于设施健康状况的影响更大。通过特征重要性排序，我们可以识别出对健康评估最关键的指标，并在实际应用中进行重点监测和管理。

（3）XGBoost模型具有较强的泛化能力，能够处理不平衡数据集和噪声数据。在实际应用中，IT设施监测数据往往存在不平衡和噪声的情况，而XGBoost模型能够通过样本权重和正则化技术，提高对少数类样本和异常数据的识别能力。

综上所述，基于XGBoost的铁路IT基础设施健康评估模型具有良好的预测性能、可解释性和鲁棒性，能够为组织提供准确的健康评估和故障检测，为决策制定提供有价值的支持。

结语

本文探讨了使用XGBoost集成树模型作为铁路IT基础设施健康评估模型的方法。通过实验证明，基于XGBoost的模型在预测性能、特征重要性排序和鲁棒性方面表现出色，能够有效评估IT设施的健康状况，并检测潜在的故障和问题，为组织提供重要的决策支持，帮助其及时采取措施，提高IT设施的稳定性和可靠性。未来的研究可以在以下方面展开：

（1）模型改进：进一步改进和优化基于XGBoost的IT设施健康评估模型，如尝试不同的损失函数和正则化项，以提高模型的性能和稳定性。

（2）多模型集成：探索将XGBoost与其他机器学习模型集成的方法，以进一步提高模型的预测能力和泛化能力。

（3）实时监测和预测：将基于XGBoost的模型应用于实时的IT设施监测和预测，以实现对设施健康状况的实时监控和预警。这对于组织的运维管理和故障响应具有重要意义。

（4）可视化与决策支持：进一步开发可视化工具和决策支持系统，以呈现基于XGBoost的健康评估模型的预测结果和特征重要性，并提供决策者所需的信息和洞见。

综上所述，基于XGBoost的铁路IT基础设施健康评估模型具有广阔的应用前景和研究价值。通过不断改进和优化，将为组织提供更准确和可靠的健康评估和故障检测能力，为IT设施的稳定运行和组织的决策制定提供有力支持。

参考文献：

[1]李悦.基于深度学习的新能源汽车电池状态评估方法研究[J].中国机械，2023（16）：29-32.

[2]李世杰，王景升，牛帅.融合VMD和GRU模型的城市道路行程时间预测方法[J].科学技术与工程，2023，23（22）：9680-9685.

作者简介：王朝晖，本科，高级工程师，研究方向：计算机技术及应用；孙强，本科，助理工程师，研究方向：计算机技术及应用；陈威，本科，助理工程师，研究方向：计算机技术及应用；李光兆，本科，助理工程师，研究方向：计算机技术及应用。

基金项目：中国铁路信息科技集团有限公司科技研究开发计划（编号：2022A01）。