机器学习--集成学习

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一.集成学习

1.1什么是集成学习

集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。

1.2机器学习的两个核心任务

1.3集成学习中的boosting和Bagging

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的。

二.Bagging

2.1Bagging的集成原理

目标：把下面的圈和方块进行分类

实现过程：

1. 采样不同数据集

2. 训练分类器

3. 平权投票，获取最终结果

2.2随机森林构造过程

​ 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定

随机森林=Bagging+决策树

例如, 如果你训练了5个树, 其中有4个树的结果是True, 1个树的结果是False, 那么最终投票结果就是True。

随机森林够造过程中的关键步骤（用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目）：

1）一次随机选出一个样本，有放回的抽样，重复N次（有可能出现重复的样本）

2） 随机去选出m个特征, m <<M，建立决策树

• 思考

  • 1.为什么要随机抽样训练集？　　

    如果不进行随机抽样，每棵树的训练集都一样，那么最终训练出的树分类结果也是完全一样的

  • 2.为什么要有放回地抽样？

    如果不是有放回的抽样，那么每棵树的训练样本都是不同的，都是没有交集的，这样每棵树都是“有偏的”，都是绝对“片面的”（当然这样说可能不对），也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的；而随机森林最后分类取决于多棵树（弱分类器）的投票表决。

2.3随机森林api

• sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion=’gini’, max_depth=None, bootstrap=True, random_state=None, min_samples_split=2)
  • n_estimators：integer，optional（default = 10）森林里的树木数量120,200,300,500,800,1200
  • Criterion：string，可选（default =“gini”）分割特征的测量方法
  • max_depth：integer或None，可选（默认=无）树的最大深度 5,8,15,25,30
  • max_features="auto”,每个决策树的最大特征数量
    • If "auto", then max_features=sqrt(n_features).
    • If "sqrt", then max_features=sqrt(n_features)(same as "auto").
    • If "log2", then max_features=log2(n_features).
    • If None, then max_features=n_features.
  • bootstrap：boolean，optional（default = True）是否在构建树时使用放回抽样
  • min_samples_split:节点划分最少样本数
  • min_samples_leaf:叶子节点的最小样本数
• 超参数：n_estimator, max_depth, min_samples_split,min_samples_leaf

2.4随机森林预测案例

• 实例化随机森林

  # 随机森林去进行预测
  rf = RandomForestClassifier()
  

• 定义超参数的选择列表

  param = {"n_estimators": [120,200,300,500,800,1200], "max_depth": [5, 8, 15, 25, 30]}
  

• 使用GridSearchCV进行网格搜索

  # 超参数调优
  gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param, cv=2)
  
  gc.fit(x_train, y_train)
  
  print("随机森林预测的准确率为：", gc.score(x_test, y_test))
  

  注意：

  • 随机森林的建立过程
  • 树的深度、树的个数等需要进行超参数调优

2.5bagging集成优点

​ Bagging + 决策树/线性回归/逻辑回归/深度学习… = bagging集成学习方法

经过上面方式组成的集成学习方法:

1. 均可在原有算法上提高约2%左右的泛化正确率
2. 简单, 方便, 通用

三.Boosting

3.1 boosting集成原理

3.1.1什么是boosting

随着学习的积累从弱到强

简而言之：每加入一个弱学习器，整体能力就会得到提升

代表算法：Adaboost，GBDT，XGBoost

3.1.2实现过程

1. 训练第一个学习器

2. 调整数据分布

3. 训练第二个学习器

4. 再次调整数据分布

5. 依次训练学习器，调整数据分布

关键点：

如何确认投票权重？

如何调整数据分布？

AdaBoost的构造过程小结

bagging集成与boosting集成的区别：

• 区别一:数据方面

  • Bagging：对数据进行采样训练；
  • Boosting：根据前一轮学习结果调整数据的重要性。

• 区别二:投票方面

  • Bagging：所有学习器平权投票；
  • Boosting：对学习器进行加权投票。

• 区别三:学习顺序

  • Bagging的学习是并行的，每个学习器没有依赖关系；
  • Boosting学习是串行，学习有先后顺序。

• 区别四:主要作用

  • Bagging主要用于提高泛化性能（解决过拟合，也可以说降低方差）
  • Boosting主要用于提高训练精度 （解决欠拟合，也可以说降低偏差）

3.1.3 api介绍

• from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
  • api链接:scikit-learn.org/stable/modu…

3.2 GBDT

​ 梯度提升决策树(GBDT Gradient Boosting Decision Tree) 是一种迭代的决策树算法，**该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。**它在被提出之初就被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。

​ GBDT = 梯度下降 + Boosting + 决策树

3.2.1梯度

3.2.2 GBDT执行流程

如果上式中的hi(x)=决策树模型,则上式就变为:

GBDT = 梯度下降 + Boosting + 决策树

3.2.3案例

预测编号5的身高：

编号	年龄(岁)	体重(KG)	身高(M)
1	5	20	1.1
2	7	30	1.3
3	21	70	1.7
4	30	60	1.8
5	25	65	?

第一步:计算损失函数,并求出第一个预测值:

第二步:求解划分点

得出:年龄21为划分点的方差=0.01+0.0025=0.0125

第三步:通过调整后目标值,求解得出h1(x)

第四步:求解h2(x)

得出结果:

编号5身高 = 1.475 + 0.03 + 0.275 = 1.78

3.2.4 GBDT主要执行思想

1. 使用梯度下降法优化代价函数；

2. 使用一层决策树作为弱学习器，负梯度作为目标值；

3. 利用boosting思想进行集成。

3.3 XGBoost

XGBoost= 二阶泰勒展开+boosting+决策树+正则化

• 面试题：了解XGBoost么，请详细说说它的原理

回答要点：二阶泰勒展开，boosting，决策树，正则化

Boosting：XGBoost使用Boosting提升思想对多个弱学习器进行迭代式学习

二阶泰勒展开：每一轮学习中，XGBoost对损失函数进行二阶泰勒展开，使用一阶和二阶梯度进行优化。

决策树：在每一轮学习中，XGBoost使用决策树算法作为弱学习进行优化。

正则化：在优化过程中XGBoost为防止过拟合，在损失函数中加入惩罚项，限制决策树的叶子节点个数以及决策树叶子节点的值。

3.4泰勒展开式

泰勒展开越多，计算结果越精确。