Python3机器学习实践：集成学习

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这个时代，假如你觉得自己不够强，那就找几个人联合起来。机器学习亦如此。 

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集成学习是一种将几种机器学习模型组合成一个模型的元算法(meta-algorithm)，以减小方差(例如：Bagging)，偏差(例如：Boosting)，或者者改进预测(例如：Stacking)。

• 集成方法分类

1. 串行集成方法：多个模型顺序生成。此方法是利用模型之间的依赖关系。算法可以通过提高被分错样本的权重来提高性能。具体参见Bagging。

2. 并行集成方法：多个模型并行生成。此方法是利用模型之间的独立性，由于可以通过平均来降低误差。具体参见Boosting。

3. 树行集成方法：这种方法可分多层，每一层可包括多种模型，下层的训练数据集为上一层的训练结果，相似于树。具体参见Stacking。

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一、Bagging

Bagging：也就是自举汇聚法(Bootstrap Aggregating)，步骤如下：

1. 在包含N个样本的数据集中采用有放回的抽样方式随机抽取肯定数量(可以为N)的样本，构成一个数据集；

2. 按照步骤1中的方式得到M个数据集；

3. 利用机器学习的方法(例如：SVM，决策树，神经网络……)对得到的M个数据集，训练出M个弱模型(比随机模型效果好)；

4. 集成M个弱模型的结果作为最终结果；

Bagging就是通过M个弱模型的结果，通过并行集成的方式来取得最终结果。由于M个数据集是相互独立的，因而这M个弱模型之间也是相互独立的，在最终的集成结果时，每个模型的权重是一样的。这是和下文的Boosting所不同的。

• Bagging集成方式

• 回归问题
  M个模型结果的均值；

• 分类问题
  对M个模型的结果进行投票决定，票数多的作为结果；票数一样，随机决定；

• 代表方法
  随机森林(Random Forest)

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二、Boosting
Boosting步骤如下：

1. 每一次都根据上一次训练得到的模型结果，调整数据集样本分布，而后再生成下一个模型；
2. 直到生成Ｍ个模型;
3. 根据Ｍ个模型的结果集成得到最终的结果；

• Boosting集成方式
  每个模型的重要度作为每个模型结果的权重，而后加权计算得出结果。可以看出Boosting中生成多个模型的方式并不是和Bagging一样并行生成，而是串行生成，因而也决定了多个模型结果的集成是串行集成,也就是每个模型的结果权重并不是一样的。如何来调整样本分布以及计算模型的重要度，不同方法有不同的定义，介绍参见具体方法。

• 代表方法
  AdaBoost
  GBDT
  XGBoost

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三、Stacking
Stacking步骤如下：
将训练好的所有基模型对整个训练集进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第i个样本的第j个特征值，最后基于新的训练集进行训练。同理，预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集，最后再对测试集进行预测。

• 代表方法
  Stacking
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实例代码：随机森林，其余方法陆续升级。扫描下方二维码或者者微信公众号直接搜索”Python范儿“，关注微信公众号pythonfan， 获取更多实例和代码。

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