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  • 集成学习算法

    千次阅读 2018-07-13 17:27:31
    内容来自国内机器学习大牛周志华...其中,个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据中产生,如决策树算法、神经网络算法等。根据个体学习器类型的相同与否将集成分为同质集成和异质集成。同质集成即待集成的个...

    内容来自国内机器学习大牛周志华《机器学习》一书。


    集成算法介绍

    集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。

    典型的集成学习结构如下:


    通过训练数据产生一组个体学习器,然后使用某种结合策略将个体学习器组结合起来。

    其中,个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据中产生,如决策树算法、神经网络算法等。根据个体学习器类型的相同与否将集成分为同质集成和异质集成。

    同质集成即待集成的个体学习器组均为同类型的模型,如决策树的集成, 神经网络的集成等。

    异质集成即待集成的个体学习器组为不同类型的模型,如决策树和神经网络的混合集成。


     集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。这对弱学习器尤为明显,因此集成学习的很多理论研究都是针对弱学习器进行的,而基学习器有时也直接被称为弱学习器。但需注意的是,虽然从理论上来说使用弱学习器集成足以获得好的性能,但在实践中出于种种考虑,例如希望使用较少个体的学习器或者重用关于常见学习器的一些经验等,往往会使用比较强的学习器。

    看到这里,我们不妨思考第一个问题,集成学习模型一定比个体学习器组中最优秀的学习器性能好吗?


    集成提升性能情况
     测试样例1测试样例2测试样例3
    个体分类器1
    个体分类器2
    个体分类器3
    集成模型

    从表中不难发现,一个由三个个体分类器组成的简单集成模型,对于三个测试样例,三个个体分类器中均会有一个分类器分类错误,但是集成模型却达到了100%的正确率,提升十分明显。

    集成模型真的有这么立竿见影的效果吗?

    答案很简单,不能,集成模型不是银弹,而且集成模型对集成的个体学习器组有一定的规格要求。

    集成不能提升性能
     测试样例1测试样例2 测试样例3
    个体分类器1
    个体分类器2
    个体分类器3
    集成模型
    天雷滚滚,刚刚还不可一世的集成模型在这个例子中竟然没有一点点提升, 那么为什么?

    表中三个个体分类器对三个测试样例的分类相同: 对 对 错

    举个例子说明一下,现在有三个同学小明、小强和小红共同合作一起做语文、英语和数学三个科目的试卷

    上表中集成模型的性能之所以没有任何提升是因为他们三个人都是擅长语文和英语而数学成绩比较差,这样他们在一起做试卷数学成绩还是没能有提高,木桶原理。而第一个表中集成模型的性能提高是因为他们三个擅长的科目不相同,这样就能取长补短,解决短板问题。

    集成模型降低性能
     测试样例1测试样例2测试样例3
    个体分类器1
    个体分类器2
    个体分类器3
    集成模型

    这个表中表达了小明、小强和小红是三个学渣,每个人做题的正确率只有33.3%,这个时候当他们决定把每个人的方法集成起来的时候悲剧就发生了,正确率为0。

    通过上面三个例子不难总结,想要获得好的集成效果,个体学习器应该“好而不同”,即一是个体学习器要有一定的准确性(比如前两个例子中每个人有66.6%的正确率),二是个体学习器应该有多样性(三个人擅长的科目不一样时,投票表决获得了比较好的结果)

    根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致可分为两大类

    • 即个体学习器间存在着强依赖关系、必须串行生成的序列化方法,代表是Boosting方法
    • 个体学习器不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法,代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest)


    使用集成学习原因

    1. 模型选择 

    假设各弱分类器间具有一定差异性(如不同的算法,或相同算法不同参数配置),这会导致生成的分类决策边界不同,也就是说它们在决策时会犯不同的错误。将它们结合后能得到更合理的边界,减少整体错误,实现更好的分类效果。



    2. 数据集过大或过小 

    数据集较大时,可以分为不同的子集,分别进行训练,然后再合成分类器。 

    数据集过小时,可使用自举技术(bootstrapping),从原样本集有放回的抽取m个子集,训练m个分类器,进行集成。 


    3. 分治 

    若决策边界过于复杂,则线性模型不能很好地描述真实情况。因此先训练多个线性分类器,再将它们集成。 


    4. 数据融合(Data Fusion) 

    当有多个不同数据源,且每个数据源的特征集抽取方法都不同时(异构的特征集),需要分别训练分类器然后再集成




    --------------------------未完待续--------------------------

    Boosting方法介绍

    Bagging方法介绍

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  • 本篇基于机器学习(edt:周志华)的集成学习章节,衍生学习多种boosting集成学习算法。集成学习(ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多分类器系统(multi-calssifiersystem)...

    本篇基于机器学习(edt:周志华)的集成学习章节,衍生学习多种boosting集成学习算法。

    集成学习(ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多分类器系统(multi-calssifiersystem)。


    目前的集成学习方法大致可以分为两大类:

    个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法
    个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法

    前者的代表是Boosting,后者的代表是Bagging


    Boosting 是一种将弱分离器        组合起来形成强分类器F(x)的框架,一般地,Boosting算法有三个要素:

    1)函数模型:Boosting是加法函数,又叫叠加型的:

    2)目标函数:选定某种损失函数作为优化目标:

    3)优化算法:贪婪地逐步优化,即

    以下介绍几种典型的boosting算法,包括:AdaBoost、GBDT、XGBoost、lightGBM、CatBoost


    一、AdaBoost算法


    AdaBoost算法的主要原理:

    通过给已有模型预测错误的样本更高的权重,不断更新样本数据分布,每轮训练中(根据训练后的分类对错,调整样本权重)为每个训练样本重新赋予一个权重。

    优点:

    Adaboost作为分类器时,分类精度很高
    作为简单的二元分类器时,构造简单,结果可理解。
    不容易发生过拟合
    Adaboost的框架下,可以使用各种回归分类模型来构建弱学习器,非常灵活。

    缺点:

    对异常样本敏感,异常样本在迭代中可能会获得较高的权重,影响最终的强学习器的预测准确性。
    scikit-learnAdaBoostClassifier使用了两种Adaboost分类算法的实现

    • base_estimator:基学习器,默认CART分类树
    • n_estimators:最大的弱学习器的个数,默认50
    • learning_rate:每个弱学习器的权重缩减系数
    • Algorithm:SAMME和SAMME.R(默认)

    二、GBDT算法(Gradient Boosting Decision Tree

    AdaBoost是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足,而Gradient Boosting是通过算梯度(gradient)来定位模型的不足。

    模型可以表示为:

    弱分类器的损失函数:

    模型一共训练M轮,每轮产生一个弱分类器 T(x;θm)

    算法目的:损失函数能够不断的减小损失函数能够尽可能快的减小

    过程:利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中的残差的近似值去拟合一个回归树。gbdt每轮迭代的时候,都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度。这样每轮训练的时候都能够让损失函数尽可能快的减小,尽快的收敛达到局部最优解或者全局最优解。

    优点:

    1)可以灵活处理各种类型的数据,包括连续值和离散值。

    2)在相对少的调参时间情况下,预测的准确率也可以比较高(相对SVM)。

    3)使用一些健壮的损失函数,对异常值的鲁棒性非常强。比如 Huber损失函数和Quantile损失函数。

    缺点:

    1)由于弱学习器之间存在依赖关系,难以并行训练数据。不过可以通过自采样的SGBT来达到部分并行。

    scikit-learn中,GradientBoostingClassifierGBDT的分类类

    • n_estimators:最大迭代基学习器个数,默认100
    • learning_rate:每个弱学习器的权重缩减系数,默认0.1
    • subsample:子采样,取值为(0,1]1为全部采样,即没有子采样(无放回)
    • loss: 损失函数。



    三、XGBoost算法


    GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,Xgboost扩展改进了GBDTXgboost算法更快,准确率也相对高一些,LightGBM则是在Xgboost的基础上根据Xgboost存在的缺点,进一步改进优化。

    改进点:

      1GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数。允许用户定义自定义优化目标和评价标准,只要一、二阶可导即可

      2xgboost在代价函数里加入了正则项,用于控制模型的复杂度。从Bias-variance tradeoff角度来讲,正则项降低了模型variance,使学习出来的模型更加简单,防止过拟合,这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性。 

      3、对于特征的值有缺失的样本,xgboost可以自动学习出它的分裂方向。Xgboost把缺失值当做稀疏矩阵来对待,本身的在节点分裂时不考虑的缺失值的数值。缺失值数据会被分到左子树和右子树分别计算损失,选择较优的一个。

      4、支持并行:训练时可以用所有的 CPU 内核来并行化建树,实现并行处理,也支持Hadoop实现。Xgboost使用可并行的近似直方图(histogram)算法,高效地生成候选的分割点。特征粒度上的并行,决策树学习最耗时的是对特征进行排序,xgboost在训练前,预先对数据进行排序保存为Block,后面的迭代重复使用这个结构(排序存储为Block,然后调用Block取特征)

      5模型的可扩展性:GBDTCART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器gblinear)。 

      6、剪枝:XGBoost分裂到指定的树的最大深度,反向剪枝,去掉不再有正值的分裂。

      7、内置交叉验证:Xgboost允许在boosting处理中每轮迭代进行交叉验证。因此,很容易得到boosting迭代单次运行的最佳次数。交叉验证时可以返回模型在每一折作为预测集时的预测结果,方便构建ensemble模型。

      8输出特征重要性:可以给出训练好的模型的特征重要性,可以基于此对模型进行特征选择。

    XGBoost的缺点:
    特征并行化(预排序)导致:空间消耗大——保存特征以及其排序结果(为了后续计算分割快速)、消耗训练数据两倍的内存
                            时间开销——遍历每个分割点的时候进行分裂增益的计算,代价大
                            cache优化——预排序后,特征对梯度的访问是一种随机访问;每层建树时,随机访问行索引到叶子索引的数组,对不同特征的访问顺序不同。

    在python中实现需手动安装xgboost包


    四、lightGBM

    LightGBM 是一个基于树学习的梯度提升框架,支持高效率的并行训练,它有以下优势:

    - 更快的训练效率         - 低内存使用       - 更好的准确率

    - 支持并行和GPU          -可处理大

    算法原理——

    基于Histogram的决策树算法:

    先把连续的浮点特征值离散化成k个整数,同时构造一个宽度为k的直方图。在遍历数据的时候,根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量,当遍历一次数据后,直方图累积了需要的统计量,然后根据直方图的离散值,遍历寻找最优的分割点。


    带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略
    直方图做差加速
    直接支持类别特征(CategoricalFeature)
    Cache命中率优化
    基于直方图的稀疏特征优化

    多线程优化:特征并行的主要思想是在不同机器在不同的特征集合上分别寻找最优的分割点,然后在机器间同步最优的分割点。

    调参参数(重要):
    num_leaves——控制树模型复杂性的重要参数,=2^(max_depth)
    min_data_in_leaf——避免leaf_wise tree 算法
    max_depth——设定限制树的生长
    提高精度的参数

    · 设定更大的max_bin值(但会拖慢速度)

    · 设定较小的learning_rate值,较大的num_iterations值

    · 设定大的num_leaves值(但容易导致过拟合)

    · 加大训练集数量(更多样本,更多特征)

    · 试试boosting= dart


    五、算法对比

    LightGBMvs Xgboost

           在实际使用的过程中,给我一个最直接的感觉就是LightGBM的速度比xgboost快很快


    CatBoost:测试集中最大精确度、最小过拟合、最小预测时间和调优时间
    XGBoost:整体运行良好,精确度接近CatBoost,缺点:慢
    lightGBM:在使用cat_features时它在速度和精确度方面都表现不佳,速度快于XGBoost、容易过拟合


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  • 集成学习算法 Ensemble learning algorithm 目的:让机器学习的效果更好,单个的分类器如果表现的好,那么能不能通过使用多个分类器使得分类效果更好呢?或者如果单个分类器分类效果不如人意,那么是否能够通过使用...

    集成学习算法

    Ensemble learning algorithm

    目的:让机器学习的效果更好,单个的分类器如果表现的好,那么能不能通过使用多个分类器使得分类效果更好呢?或者如果单个分类器分类效果不如人意,那么是否能够通过使用多个分类器来进一步提升分类效果呢?

    通过集成学习可以提高整体的泛化能力,但是这种提高是有前提条件的。

    通过集成学习提高整体泛化能力的前提条件:

    • 分类器之间是有差异的
    • 每个分类器的精度必须大于0.5

    如果使用的分类器没有差异,那么集成起来的分类是没有变化的。如果分类器的精度P<0.5P<0.5,随着集成规模的增加,分类的精度将不断下降,如果分类器的精度P>0.5P>0.5,那么最终分类的精度可以趋近于1。
    在这里插入图片描述

    集成学习的基本思想

    集成学习是在对数据进行分类的时候,把单个分类器集成起来,通过对多个分类器的分类结果进行某种组合来得到最终的分类,从而提升分类效果。就像高考阅卷一样,单个分类器就相当于同一份卷子只给一个老师阅卷,最终结果就只由这一个老师来决定。而集成学习的方法就相当于同一份卷子给至少两个老师阅,最后通过"某种组合",比如:将老师的批阅成绩取均值或者其他方法。
    在这里插入图片描述
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    如何得到多个独立的分类器

    当然可以用不同的机器学习算法训练模型,比如决策树、KNN、逻辑回归、线性回归、贝叶斯等,但是这些分类器都不是独立的,他们会犯相同的错误因为许多分类器是线性模型,他们最终的投票结果并不会改进模型的预测结果。既然这些不同算法得到的分类器都不是独立的,那么可以通过将数据分成几部分,每个部分训练一个模型,最后将模型的结果进行整合。这样做的优点是不容易出现过拟合,缺点是数据量不足可能导致训练出来的模型泛化能力差。最常用的集成学习算法就是bagging算法和boosting算法,这两个算法可以得到独立的分类器。还有stacking算法可以聚合多个分类或回归模型可以分阶段来操作。

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  •   在讲boosting和bagging算法之前,首先需要了解一下集成学习的概念。集成学习是指将若干弱分类器组合之后产生一个强分类器。弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍好于随机猜测的分类器(error rate )。...

    一、集成学习简介
      在讲boosting和bagging算法之前,首先需要了解一下集成学习的概念。集成学习是指将若干弱分类器组合之后产生一个强分类器。弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍好于随机猜测的分类器(error rate < 50%)。如今集成学习有两个流派,一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合,随机森林算法就属于bagging派系;另一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系,Adaboost算法就属于boosting派系。在实现集成学习算法时,很重要的一个核心就是如何实现数据的多样性,从而实现弱分类器的多样性。集成学习的思想如下图所示:

    这里写图片描述

    集成学习有如下的特点:
      (1)将多个分类方法聚集在一起,以提高分类的准确率(这些算法可以是不同的算法,也可以是相同的算法。);
      (2)集成学习法由训练数据构建一组基分类器,然后通过对每个基分类器的预测进行投票来进行分类;
      (3)严格来说,集成学习并不算是一种分类器,而是一种分类器结合的方法;
      (4)通常一个集成分类器的分类性能会好于单个分类器;
      (5)如果把单个分类器比作一个决策者的话,集成学习的方法就相当于多个决策者共同进行一项决策。
    二、bagging算法
    2.1、bagging算法思想
      bagging是bootstrap aggregating的缩写。该算法的思想是让学习算法训练多轮,每轮的训练集由从初始的训练集中随机取出的n个训练样本组成,某个初始训练样本在某轮训练集中可以出现多次或根本不出现(即所谓的有放回抽样),训练之后可得到一个预测函数序列h_1,⋯ ⋯h_n ,最终的预测函数H对分类问题采用投票方式,对回归问题采用简单平均方法对新示例进行判别。上面的算法思想可通过下图来进行理解:

    这里写图片描述

    算法的基本流程为:
      输入为样本集D={(x,y1),(x2,y2),…(xm,ym)}D={(x,y1),(x2,y2),…(xm,ym)},弱学习器算法, 弱分类器迭代次数T。
      输出为最终的强分类器f(x)f(x)
      (1)对于t=1,2…,T:(a)对训练集进行第t次随机采样,共采集m次,得到包含m个样本的采样集Dm;(b)用采样集DmDm训练第m个弱学习器Gm(x);
      (2) 如果是分类算法预测,则T个弱学习器投出最多票数的类别或者类别之一为最终类别。如果是回归算法,T个弱学习器得到的回归结果进行算术平均得到的值为最终的模型输出。
    2.2、bagging算法案例
      为了更好理解bagging的概念,提供下面一个例子。
    X 表示一维属性,Y 表示类标号(1或-1)测试条件:当x<=k时,y=?;当x>k时,y=?;k为最佳分裂点
      下表为属性x对应的唯一正确的y类别。

    这里写图片描述

      现在进行5轮随机抽样,结果如下:

    这里写图片描述

      每一轮随机抽样后,都生成一个分类器。然后再将五轮分类融合。

    这里写图片描述

      对比符号和实际类,我们可以发现:在该例子中,Bagging使得准确率可达90%。由此,总结一下bagging方法:
      (1) Bagging通过降低基分类器的方差,改善了泛化误差;
      (2)其性能依赖于基分类器的稳定性;如果基分类器不稳定,bagging有助于降低训练数据的随机波动导致的误差;如果稳定,则集成分类器的误差主要由基分类器的偏倚引起;
      (3)由于每个样本被选中的概率相同,因此bagging并不侧重于训练数据集中的任何特定实例。

    三、boosting算法
    3.1、boosting算法的基本思想
      boosting算法是Adaptive boosting的缩写,是一种迭代算法。每轮迭代中会在训练集上产生一个新的分类器,然后使用该分类器对所有样本进行分类,以评估每个样本的重要性(informative)。
      具体来说,算法会为每个训练样本赋予一个权值。每次用训练完的新分类器标注各个样本,若某个样本点已被分类正确,则将其权值降低,并以该权重进行下一次数据的抽样(抽中的概率减小);若样本点未被正确分类,则提高其权值,并以该权重进行下一次数据的抽样(抽中的概率增大)。权值越高的样本在下一次训练中所占的比重越大,也就是说越难区分的样本在训练过程中会变得越来越重要。 整个迭代过程直到错误率足够小或达到一定次数才停止。

    这里写图片描述

    3.2、boosting算法的案例
      以下图为例,来说明boosting算法的核心思想:

    这里写图片描述

      由图可以发现,boosting算法在迭代的过程中不断加强识别错误样本的学习比重,从而实现最终的强化学习。

    四、Bagging和Boosting算法的区别
      (1) bagging的训练集是随机的,各训练集是独立的;而boosting训练集的选择不是独立的,每一次选择的训练集都依赖于上一次学习的结果;
      (2) bagging的每个预测函数都没有权重;而boosting根据每一次训练的训练误差得到该次预测函数的权重;
      (3) bagging的各个预测函数可以并行生成;而boosting只能顺序生成。(对于神经网络这样极为耗时的学习方法,bagging可通过并行训练节省大量时间开销)。

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