集成学习_lceclassifier

Bagging

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一个复杂的模型可能会导致：高方差，怎么办？

多找几个这样的模型，组合取平均，这样结果就会好很多

放回式抽样，这样可以获得几笔不同的数据集：DataSet->n*DataSet

使用这几笔数据训练不同的分类器

在测试集中，再使用上述几个分类器，投票（分类）/ 取平均（回归）

对Decision Tree使用Bagging------>Random Forest

但是，如果仅仅训练集resample是不够的

还要：决策树划分节点的时候，某些节点只能使用部分特征（限制某些feature不能用）

最后，Out-of-Bag Validation for bagging（oob袋外验证，即一直没用被采样到的数据，拿来作为交叉验证）

OOB
如下图，O表示使用，X表示未使用

我们可以使用f2和f3组合作为随机森林，然后使用x3作为测试集（f2和f3都没使用x3）

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Boosting

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• Bagging是用在很复杂（很强，越复杂越强嘛）的模型上（老大妈考虑太周到了，想办法让她不要太关注细枝末节），主要是想降低Variance（方差），避免过拟合

• Bagging主要技巧：打散数据集，有放回的采样

• Boosting是用在很弱的模型上的（能力互补的菜鸡分工合作），主要是想降低Bias（偏差）

• Boosting主要技巧：对不能正确分类的数据集重点关注，加大权重

大致流程：

获取第一个分类器f1
.
寻找能辅助（互补）f1的分类器f2 （跟f1差不多的话就不行。不过怎么找？）
.
反复上述
.
组合所有分类器（注意顺序）

如果获取不同的分类器？

1. 方法一：还是放回式采样
2. 方法二：给每一笔数据设置不同的权重，构成不同的数据集。之后再Loss损失函数中反应出权重即可。
   

Adaboost

在训练集X1上获取了分类器f1，假设loss=0.25

改变权重获取训练集X2（X1变来的），使得f1的loss=0.5（ 我们拿着放大镜看f1的弊端 [分类错误的数据加大权重，分类对的减小]，从而我们可以找到f2来修复。）

1. 第一次给f1出的是正常的卷子；
2. 第二次给f1出的是**“会的都不考，考的都不会”**的那种卷子，f1就蒙了。不过蒙了好啊，说明老师找到f1不会的东西了。怎么办呢？我们就去找f2同学，让f2来做这套卷子。新的卷子，f2就做的比f1好多了。
3. f2做完了这第二套卷子，也有不会的啊。老师就又给f2出了你f2 **“会的都不考，考的都不会”**的卷子，这下f2蒙了，于是f3登场…
4. 就这样，找来了越来越多的同学，题目再难也都能有人会做了

而数学上的重点就是要找到上图√3（我们把它记为d），来使得f2更好，计算公式： d=√[ (1-loss) / loss ]

Gradient Boosting

回过来思考Adaboost，就是不断寻找 小分类器f(t) 来完善 最终的分类器g(t)

我们在寻找 f(t) 的时候，究竟是如何判断它是我们想要的呢？
答：Loss函数

Loss必然与g(t)产生联系：loss(g(t))

有联系，那就好办了–>梯度下降：

一看，什么鬼？

其实，跟之前是差不多的：

后面通过梯度求得的其实就是理想的新分类器

Stacking

至于stacking，我的感觉就是Bagging参考了boosting之后，对原本的投票（取平均）机制进行了更新（主要是添加权重）

有了数据X，有了4个模型（小明、老王、老李、小毛），但是不知道这四个模型哪个好哪个辣鸡，所以干脆针对它们的输出Y再来一次分类器（Final Classifier），并进行训练。

于是乎，我们就能很好地利用原有的4个模型了！^-

再来看看最常见的stacking图：

给了训练集(X, Y)，通过交叉验证的方式获得(X, Y’) - - - - - - - 多了一撇
每个模型都获得一个Y’
再进行第二次的分类器训练（Final Classifier）—>获得模型权重
最终，组合集成–>获得最终模型
PS：上图绿色主要是保证数据集与模型的对应（应该是的…）

本文主要参考台湾大学李宏毅ML课程，加之自己的理解所写