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  • 机器学习模型融合

    2018-06-06 19:07:02
    集成学习Ensemble Learning与树模型、Bagging 和 Boosting、模型融合https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54667077https://...

    记录几篇模型融合的好文:

    模型融合方法

    https://blog.csdn.net/sinat_29819401/article/details/71191219


    笔记︱集成学习Ensemble Learning与树模型、Bagging 和 Boosting、模型融合

    https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54667077


    https://zhuanlan.zhihu.com/p/25836678


    机器学习系列之七】模型调优与模型融合(代码应用篇)

    https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78566763


    StackingClassifier


    https://blog.csdn.net/github_35965351/article/details/60763606


    集成学习-模型融合学习笔记


    https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53557410


    集成学习学习笔记(1)


    https://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/52045977

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  • 模型融合 0. 简单的融合方法:Voting and Averaging 一般来讲,对于分类问题最简单的融合方法是投票;对于回归问题则是加权平均。bagging and boosting揭示基于此原理。 1. bagging 降低方差,减少...

    参考知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/25836678

    Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方

    • 特征工程
    • 调参
    • 模型融合

    0. 简单的融合方法:Voting and Averaging

    一般来讲,对于分类问题最简单的融合方法是投票;对于回归问题则是加权平均。bagging and boosting揭示基于此原理。

    1. bagging

    降低方差,减少过拟合,有放回抽样;

    2. boosting

    Boosting的思想是一种迭代的方法,每一次训练的时候都更加关心分类错误的样例,给这些分类错误的样例增加更大的权重,下一次迭代的目标就是能够更容易辨别出上一轮分类错误的样例。最终将这些弱分类器进行加权相加。

    3. stacking

    该方法原理是通过训练一批(层)基分类器,然后将其分别预测训练集和测试集,对应地作为第二批(层)模型的训练集和测试集。举例:

    Stacking模型本质上是一种分层的结构,这里简单起见,只分析二级Stacking.假设我们有3个基模型M1、M2、M3。

    1. 基模型M1,对训练集train训练,然后用于预测train和test的标签列,分别是P1,T1
    [公式]
    对于M2和M3,重复相同的工作,这样也得到P2,T2,P3,T3。

    2. 分别把P1,P2,P3以及T1,T2,T3合并,得到一个新的训练集和测试集train2,test2.[公式]

    [公式]


    3. 再用第二层的模型M4训练train2,预测test2,得到最终的标签列。[公式]

    其中要注意的是,用训练集训练后的模型预测训练集存在着严重的过拟合现象,所以在训练时多个基分类器进行交叉验证。 

    我们以2折交叉验证得到P1为例,假设训练集为4行3列

    [公式]

    将其划分为2部分

    [公式]

    [公式]

    用traina训练模型M1,然后在trainb上进行预测得到preb3和pred4
    [公式]
    在trainb上训练模型M1,然后在traina上进行预测得到pred1和pred2
    [公式]
    然后把两个预测集进行拼接
    [公式]

    对于测试集T1的得到,有两种方法。注意到刚刚是2折交叉验证,M1相当于训练了2次,所以一种方法是每一次训练M1,可以直接对整个test进行预测,这样2折交叉验证后测试集相当于预测了2次,然后对这两列求平均得到T1。
    或者直接对测试集只用M1预测一次直接得到T1。

    完整流程如下图所示,Model1-5为第一层,Model6为第二层。

     

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  • 机器学习模型优化之模型融合

    万次阅读 多人点赞 2018-01-07 15:37:24
    前言:在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题,常用的模型效率分析手段有: 研究模型学习曲线,判断模型是否过拟合或者欠拟合,并做出相应的调整; 对于模型权重参数进行分析,对于权重绝对值高/低的...

    前言:在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题,常用的模型效率分析手段有:

    • 研究模型学习曲线,判断模型是否过拟合或者欠拟合,并做出相应的调整;
    • 对于模型权重参数进行分析,对于权重绝对值高/低的特征,可以对特征进行更细化的工作,也可以进行特征组合;
    • 进行bad-case分析,对错误的例子分析是否还有什么可以修改挖掘
    • 模型融合:模型融合就是训练多个模型,然后按照一定的方法集成过个模型,应为它容易理解、实现也简单,同时效果也很好,在工业界的很多应用,在天池、kaggle比赛中也经常拿来做模型集成。

    这篇文章主要机器学习中的模型融合,包括bagging,Boosting两种思想的方法。

    一、模型融合的认识、分析:
    1,模型融合的概念: 下图介绍了模型融合的一般结构:先产生一组”个体学习器 ,再用某种策略将它们结合起来,加强模型效果。
    这里写图片描述

    2,模型融合应用广发的原因: 可以通过数学证明模型,随着集成中个体分类器数目T 的增大,集成的错误率将指数级下降,最终趋向于零。具体证明在周志华和李航老师的书中都有。

    3,模型融合的条件:个体学习器准确性越高、多样性越大,则融合越好。(这里写图片描述,E代表融合后的误差加权均值,这里写图片描述代表个体学习器的误差加权均值,这里写图片描述代表模型的多样性,也就是各个模型之间的分歧值)

    Base Model 之间的相关性要尽可能的小。这就是为什么非 Tree-based Model 往往表现不是最好但还是要将它们包括在 Ensemble 里面的原因。Ensemble 的 Diversity 越大,最终 Model 的 Bias 就越低。
    Base Model 之间的性能表现不能差距太大。这其实是一个 Trade-off,在实际中很有可能表现相近的 Model 只有寥寥几个而且它们之间相关性还不低。但是实践告诉我们即使在这种情况下 Ensemble 还是能大幅提高成绩。

    4,模型融合的分类: 按照个体学习器的关系可以分为两类:

    • 个体学习器问存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法,代表Boosting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,代表是Bagging 和”随机森林” 。

    二、个体学习器依赖的融合-boosting:
    1,boosting方法的思想:
    Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1,根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重,使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高,使得这些误差率高的点在后面的弱学习器2中得到更多的重视。然后基于调整权重后的训练集来训练弱学习器2;如此重复进行,直到弱学习器数达到事先指定的数目T,最终将这T个弱学习器通过集合策略进行整合,得到最终的强学习器。
    这里写图片描述

    2,Boosting系列算法里最著名算法主要有AdaBoost算法和提升树(boosting tree)系列算法。提升树系列算法里面应用最广泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Tree)。

    AdaBoost算法:是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分布算法时的二分类算法。

    提升树:是加法模型、学习算法为前向分布算法时的算法。不过它限定基本学习器为决策树。对于二分类问题,损失函数为指数函数,就是把AdaBoost算法中的基本学习器限定为二叉决策树就可以了;对于回归问题,损失函数为平方误差,此时,拟合的是当前模型的残差。

    梯度提升树:是对提升树算法的改进,提升树算法只适合误差函数为指数函数和平方误差,对于一般的损失函数,梯度提升树算法利用损失函数的负梯度在当前模型的值,作为残差的近似值。(GBDT算法有两种描述思路,一个是基于残差的版本(当损失函数是均方差损失时,因为对均方差求导后就是2(y-y_hat) 就是真实值和预测值得残差方向,一个是基于梯度gradient的版本(当损失函数是其它损失函数时,例如交叉熵损失)。说白了都是基于梯度的,只不过均方差求导后变成残差了)

    三、个体学习器不依赖依赖的融合-bagging:
    1,bagging方法的思想: bagging算法的思想是通过对样本采样的方式,使我们的基本学习器存在较大的差异。
    这里写图片描述

    2,bagging系类算法 常见有bagging算法和随机深林算法

    bagging算法:采用的是自助采样法(Bootstap sampling),即对于m个样本的原始训练集,我们每次先随机采集一个样本放入采样集,接着把该样本放回,也就是说下次采样时该样本仍有可能被采集到,这样采集m次,最终可以得到m个样本的采样集,由于是随机采样,这样每次的采样集是和原始训练集不同的,和其他采样集也是不同的,这样得到多个不同的弱学习器。

    随机森林: 是对bagging算法的改进。改进一:基本学习器限定为决策树,改进二:除了bagging的在样本上加上扰动,同时在属性上也加上扰动,即是在决策树学习的过程中引入了随机属性选择,对基决策树的每个结点,先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集,然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分。

    四、模型融合的结合策略: 基本学习器学习完后,需要将各个模型进行融合,常见的策略有:

    1,平均法: 平均法有一般的评价和加权平均,这个好理解。对于平均法来说一般用于回归预测模型中,在Boosting系列融合模型中,一般采用的是加权平均融合。

    2,投票法:有绝对多数投票(得票超过一半),相对多数投票(得票最多),加权投票。这个也好理解,一般用于分类模型。在bagging模型中使用。

    3,学习法:一种更为强大的结合策略是使用”学习法”,即通过另一个学习器来进行结合,把个体学习器称为初级学习器,用于结合的学习器称为次级学习器或元学习器。常见的有Stacking和Blending两种
    (1)Stacking方法: Stacking 先从初始数据集训练出初级学习器,然后”生成”一个新数据集用于训练次级学习器。在这个新数据集中,初级学习器的输出被当作样例输入特征,而初始样本的标记仍被当作样例标记。
    stacking一般使用交叉验证的方式,初始训练集D 被随机划分为k 个大小相似的集合D1 , D2 , … , Dk,每次用k-1个部分训练T个模型,对另个一个部分产生T个预测值作为特征,遍历每一折后,也就得到了新的特征集合,标记还是源数据的标记,用新的特征集合训练一个集合模型。

    这里写图片描述
    (2)Blending方法: Blending与Stacking大致相同,只是Blending的主要区别在于训练集不是通过K-Fold的CV策略来获得预测值从而生成第二阶段模型的特征,而是建立一个Holdout集,例如说10%的训练数据,第二阶段的stacker模型就基于第一阶段模型对这10%训练数据的预测值进行拟合。说白了,就是把Stacking流程中的K-Fold CV 改成 HoldOut CV。

    五、多样性增强: 模型的多样性可以改善融合后的效果,增强的手段有:

    • 数据样本的扰动:bagging中提到的给定初始数据集, 可从中产生出不同的数据子集, 再利用不同的数据子集训练出不同的个体学习器。
    • 输入属性的扰动:随机深林提到的使用控制属性的子空间的不同,产生差异较大的模型。
    • 输出表示的扰动:输出表示进行操纵以增强多样性,可对训练样本的类标记稍作变动。
    • 算法参数的扰动:基学习算法一般都有参数需进行设置,例如神经网络的隐层神经元数、初始连接权值等,通过随机设置不同的参数,往往可产生差别较大的个体学习器。

    六、bagging、boosting的对比: Bagging主要在优化variance(即模型的鲁棒性),boosting主要在优化bias(即模型的精确性)
    bagging: Bagging 是 Bootstrap Aggregating 的简称,意思就是再取样 (Bootstrap) 然后在每个样本上训练出来的模型取平均,所以是降低模型的 variance。
    由于E[\frac{\sum X_i}{n}]=E[X_i],所以bagging后的bias和单个子模型的接近,一般来说不能显著降低bias。另一方面,若各子模型独立,则有Var(\frac{\sum X_i}{n})=\frac{Var(X_i)}{n},此时可以显著降低variance。
    Boosting: boosting从优化角度来看,是用forward-stagewise这种贪心法去最小化损失函数(指数函数),boosting是在sequential地最小化损失函数,其bias自然逐步下降。但由于是采取这种sequential、adaptive的策略,各子模型之间是强相关的,于是子模型之和并不能显著降低variance。所以说boosting主要还是靠降低bias来提升预测精度。
    具体关于优化角度的认识查看:为什么说bagging是减少variance,而boosting是减少bias?

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  • 网上的stacking都讲得模棱两可的,那正好有时间就通过PPT好好的梳理一下两层stacking结构如何来进行模型融合。有任何沟通交流请留言。

    网上的stacking都讲得模棱两可的,那正好有时间就通过PPT好好的梳理一下两层stacking结构如何来进行模型融合。有任何沟通交流请留言。

     

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