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  • 集成算法
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    2019-03-03 10:14:21

    集成算法,用多个分类器来提高准确率

    问题:

    集成算法有哪几种?

    各自的方式是什么样的

     

    集成算法,分为三种:Bagging、Boosting、Stacking

    并行,提升和堆叠

    从字面上就可以大概知道他们的意思:

    Bagging 并行:并行训练多个模型,最后综合多个模型的结果,得出最后的结果

    这里的并行训练,是指让多个分类器各自训练,互不影响。

    Bagging 的代表:随机森林

    随机森林,随机和 森林来理解

    随机就是每个分类器的数据采样和选择特征都是随机的,但是数量都是一样的,而且都是有放回的选取

    例如,每个分类器采集的数据样本数量都是60条,选择特征的数量都是3个

    森林,就是用之前提过的决策树,用多个决策树也就构成了森林。

    (为什么不用KNN其他的分类器呢,这是因为用决策树并行训练的效果是好过其他的分类器的,所以经常使用的是树)

    然后分类器自己进行训练,最后测试的时候同样每个分类器自己测试

    需要输出结果的时候,如果是分类,则用众数得出最后结果;如果是回归,则应该用平均数

    随机森林优点:

    1.易处理高维数据(特征很多的数据),不需要进行特征的选择

    2.可以得出特征重要性 Feature Importance

    3.速度快

    4.可视化

    这里要解释一下的是特征重要性 Feature Importance。

    用随机森林可以帮助我们分析特征,

    而在bagging中,sklearn分析特征是都选择了同样的特征,要知道某个特征的重要性的时候会对该特征进行破坏——给它赋予随机值、乱序值,让这个特征没有什么意义。

    那为什么不直接赋予0(同样的值)呢?如果是赋予同样的值,可以直接杀掉。

    我们需要保留这个特征,但是弱化这个特征的作用

    因此也就能从最后的预测结果判断出特征重要性

     

    Boosting 串行:以一个弱学习器开始,然后不断加上学习器,以权重参数表示其重要性

    串行也就是像初中物理中的串行电路,多个学习器串在一起

    举个例子:第一个学习器能分析出1000条数据中的900条,那么第二个学习器就去学识别剩下的100条,第二个学习器能识别70条,那么第三个学习器就去学习识别30条,最后能识别出20条,那么最后以权重来表示他们的重要性,那么整个学习器最后能识别1000条数据中的990条数据了。

    Boosting例子:AdaBoost、Xgboost

    以AdaBoost为例子。AdaBoost,不仅仅对学习器分配权重,还会对数据也分配权重。

    比如把数据分为5大份了,哪一个识别的效果最差,那么这一份数据的权重也就越大,意味着对数据更加重视。

    在训练过程中也不断调整每个学习器的权重,直到没怎么变化了

    最后就是每个学习器根据自身准确性来确定各自权重,完成模型的建立。

     

    Stacking 堆叠:聚合使用多个分类器

    使用多个分类器各自独立进行第一轮的的训练,然后测试得到第一轮的结果,

    紧接着以第一轮的结果作为第二轮训练的输入,以某一个分类器 如KNN,进行训练,最后得出结果

    Stacking很明显综合使用了多个分类器,能使准确率提高, 但是同样速度也会慢下来,

    而且因为第一轮中多个分类器独立训练,这样有助于避免过拟合的现象出现。

    Stacking更关注结果如何,可在竞赛和论文当中使用

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    1. 什么是集成算法

    集成算法(集成学习)本身不是一种单独的机器学习算法,而是在一个数据集上构建多个机器学习模型,并将所有模型的建模结果按照特定的规则作为该集成算法的最终建模结果。
    其中,由多个模型共同构成的模型称为集成评估器,组成集成评估器的模型叫做基评估器
    集成算法包含三类:Bagging,Boosting,stacking

    2. Bagging类的集成算法

    2.1 Bagging

    概述:这种类型的集成算法中个个模型之间相互独立,也就是说每个基评估器的评估结果互不影响,集成评估的最终结果是依靠少数服从多数或者进行平均的原则来确定。比如一个集成评估器中有10个基评估器,这10个基评估器对某数据的输出结果为:6个输出1,4个输出0,则按照少数服从多数的原则集成评估器应该输出1。
    构建方法:对于给定含有m个样本数据集,每次从中抽取一个样本放入到采样集中,然后又将该样本放回到原数据集中,继续进行采样抽取,也就是做有放回抽样,在采样结束后可以根据每个采样集中的样本分别进行对基评估器进行训练。
    Bagging中的代表就是随机森林。

    2.2 随机森林

    随机森林则是基于决策树而实现的集成算法,它使用决策树作为基评估器。但是随机森林中的决策树在构建方法与传统的决策树稍有不同。传统的决策树的分支节点是基于样本的所有特征进行信息熵等的计算来确定,而随机森林中的单棵决策树的分支则是基于整体特征的一个子集进行选取。

    2.3 有放回随机抽样

    对于含有n个样本的训练集进行有放回抽样,也存在一个问题:有的样本可能被多次抽到,有的样本可能自始至终都没有被抽到,这部分数据叫做袋外数据。其中每一个样本被抽到的概率为:
    p = 1 − ( 1 − 1 n ) n p = 1-(1-\frac{1}n)^n p=1(1n1)n n n n足够大时, p p p约等于0.632,也就意味着会有37%的数据没有对模型的建立做出贡献,这部分袋外数据就可以作为测试数据而利用。

    2.4 Bagging的另一个要求

    Bagging要求各个基评估器之间尽量要独立,不仅如此,Bagging还需要基评估器的准确率要达到50%以上才能显示出集成算法的优势。假设集成评估器中含有11个基评估器,单个评估器评估正确的概率为 p p p,则当有6,7,8,9,10,11个基评估器判断正确的时候最终结果才是正确的,那么正确的概率为:
    P = ∑ i = 6 11 C 11 i p i ( 1 − p ) 11 − i P = \sum_{i=6}^{11}C_{11}^ip^i(1-p)^{11-i} P=i=611C11ipi(1p)11i p = 0.5 p=0.5 p=0.5 P = 0.5 P = 0.5 P=0.5,详细结果如下图所示:
    单棵树和随机森林的误差

    未完待续

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  • 集成算法的介绍

    千次阅读 2020-07-23 14:02:48
    文章目录集成算法概念Bagging随机森林介绍BoostingStacking 集成算法概念 集成学习算法本身不算一种单独的机器学习算法,而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。可以说是集百家之所长,能在机器学习算法...

    集成算法概念

    集成学习算法本身不算一种单独的机器学习算法,而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。可以说是集百家之所长,能在机器学习算法中拥有较高的准确率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高。
    常见的集成算法模型有:Bagging、Boosting、Stacking

    Bagging

    Bagging的全称是bootstrap averaging,它把各个基模型的结果组织起来,基本思想是训练多个分类器,各个分类器之间不存在强依赖关系,然后把计算结果求平局值:f(x)=1/M∑mm=1fm(x)

    f(x)=1/M∑m=1m​fm​(x)。

    fm(x)
    
    fm​(x)代表第m个分类器。
    整个公式的含义就是各个分类器平局值。
    

    随机森林是这一模型的典型代表。

    随机森林介绍

    1 随机森林概念

    随机森林由LeoBreiman(2001)提出,从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合,然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林,新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。
    其实质是对决策树算法的一种改进,将多个决策树合并在一起,每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样品,森林中的每棵树具有相同的分布,分类误差取决于每一棵树的分类能力和它们之间的相关性。
    特征选择采用随机的方法去分裂每一个节点,然后比较不同情况下产生的误差。能够检测到的内在估计误差、分类能力和相关性决定选择特征的数目。单棵树的分类能力可能很小,但在随机产生大量的决策树后,一个测试样品可以通过每一棵树的分类结果经统计后选择最可能的分类。

    在这里插入图片描述

    2 随机森林算法过程
    (1) 选取n个数据作为训练数据输入
    从训练数据中选取n个数据作为训练数据输入,一般情况下n是远小于整体的训练数据N的,这样就会造成有一部分数据是无法被取到的,这部分数据称为袋外数据,可以使用袋外数据做误差估计。
    (2) 构建决策树
    选取了输入的训练数据的之后,需要构建决策树,具体方法是每一个分裂结点从整体的特征集M中选取m个特征构建,一般情况下m远小于M。
    (3) 分裂节点的选取
    在构造每棵决策树的过程中,按照选取最小的基尼指数进行分裂节点的选取进行决策树的构建。决策树的其他结点都采取相同的分裂规则进行构建,直到该节点的所有训练样例都属于同一类或者达到树的最大深度。
    (14) 得到随机森林
    重复第2步和第3步多次,每一次输入数据对应一颗决策树,这样就得到了随机森林,可以用来对预测数据进行决策。
    (5) 进行预测
    输入的训练数据选择好了,多棵决策树也构建好了,对待预测数据进行预测,比如说输入一个待预测数据,然后多棵决策树同时进行决策,最后采用多数投票的方式进行类别的决策。
    3 随机森林优缺点
    优点
    处理高纬度数据,且不用选定特征:因为特征是随机选择的。
    计算完成后,可以给出特征的重要程度。
    可以做出并行方法,运算速度快。
    可以进行可视化展示,便于分析。

    缺点
    决回归问题时,不能给出连续的输出,造成效果可能不好。
    计算过程是个黑盒子,只能调整参数来改变结果,可解释性差。

    Boosting

    Boosting不断的建立新模型,而新模型更重视上一个模型中被错误分类的样本,最终根据按成功度加权组合得到结果。
     由于引入了逐步改进的思想,重要属性会被加权,这也符合人的直觉。一般来说,它的效果会比Bagging好一些。由于新模型是在旧模型的基本上建立的,因此不能使用并行方法训练,并且由于对错误样本的关注,也可能造成过拟合。常见的Boosting算法有AdaBoost,GBDT,XGBoost

    AdaBoost

    AdaBoost自适应提升算法,AdaBoost是最著名的Boosting族算法。开始时,所有样本的权重相同,训练得到第一个基分类器。从第二轮开始,每轮开始前都先根据上一轮基分类器的分类效果调整每个样本的权重,上一轮分错的样本权重提高,分对的样本权重降低。之后根据新得到样本的权重指导本轮中的基分类器训练,即在考虑样本不同权重的情况下得到本轮错误率最低的基分类器。重复以上步骤直至训练到约定的轮数结束,每一轮训练得到一个基分类器。

    可以想象到,远离边界(超平面)的样本点总是分类正确,而分类边界附近的样本点总是有大概率被弱分类器(基分类器)分错,所以权值会变高,即边界附近的样本点会在分类时得到更多的重视。

    GBDT

    GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升迭代决策树,提升方法依然采用的是加法模型与前向分布算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树。对分类问题决策树是二叉分类树,对回归问题决策树是二叉决策树。例如前文中的例子中所使用的决策树桩即为一个根节点直接连接两个叶节点的简单决策树。
     GBDT与Adboost最主要的区别在于两者如何识别模型的问题。Adaboost用错分数据点来识别问题,通过调整错分数据点的权重来改进模型。GBDT通过负梯度来识别问题,通过计算负梯度来改进模型

    Xgboost

    XGBoost是Exterme Gradient Boosting(极限梯度提升)的缩写,它是基于决策树的集成机器学习算法,它以梯度提升(Gradient Boost)为框架。XGBoost是由由GBDT发展而来,同样是利用加法模型与前向分步算法实现学习的优化过程,但与GBDT是有区别的。主要区别包括以下几点:
    目标函数:XGBoost的损失函数添加了正则化项,使用正则用以控制模型的复杂度,正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点权重(叶结点的socre值)的平方和。优化方法:GBDT在优化时只使用了一阶导数信息,XGBoost在优化时使用了一、二介导数信息。缺失值处理:XBGoost对缺失值进行了处理,通过学习模型自动选择最优的缺失值默认切分方向。防止过拟合: XGBoost除了增加了正则项来防止过拟合,还支持行列采样的方式来防止过拟合。结果:它可以在最短时间内用更少的计算资源得到更好的结果。

    XGBoost被大量运用于竞赛中,比如Kaggle竞赛,在Kaggle2015年公布的29个获胜者中有17个使用了XGBoost,同样在KDDCup2015的竞赛中XGBoost也被大量使用。

    Stacking

    该算法的基本思想是:把样本分成n份,使用n个分类器对样本进行计算;计算的结果作为下一层分类器的输入;不断迭代,直到达到迭代的次数限制为止

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  • 可以集成多个分类器的投票算法,采用python实现

空空如也

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