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集成学习是机器学习中把单个算法集合在一起进行建模的思路。
集成学习是一种思路,把单个的算法集成在一起,从而得到更好的效果。有Bagging(Bootstrap Aggregation),Boosting和堆叠法三种方法。
Bagging的核心思路是民主投票,每个基础模型都只有一票,投票最多的结果作为最终的结果。
如:Bagging + 决策树 = 随机森林
Boosting的核心思路是挑选精英,对基础模型进行考验和筛选,给与精英模型更多的投票权,表现不好的模型给较少的投票权,然后综合所有人的投票得到最终结果。
如:Adaboost 和 Gradient boosting
堆叠法由元估计器和基础估计器两部分构成,元估计器把基础估计器的预测结果作为输入变量,最终对被解释变量做出预测。基础估计器可以由不同的算法模型(如:逻辑回归和KNN)进行组合,元估计器也可以选择完全不同的算法模型(如:决策树),以实现最终减小误差的更好效果。
集成学习是一种将多个学习器进行集成以提高预测准确率的机器学习方法,其应用场景包括但不限于以下几个方面:
总之,集成学习是一种非常灵活的机器学习方法,可应用于多种领域,特别是在需要提高预测准确率的场景下。
Python中有多个库可以实现集成学习,以下是其中比较常用的几个库:
以上这些库都提供了丰富的接口和功能,可以满足不同场景下的需求。需要注意的是,在使用这些库时,需要根据具体情况选择合适的模型、参数和评估指标,以获得更好的预测效果。
集成学习可以进行回归和分类的建模。
Bagging、Boosting和Stacking是三种常见的集成学习方法。下面是三种方法的建模示例
1. Bagging(自举汇聚法):
Bagging通过随机有放回地从原始数据集中抽取样本,构建多个独立的基本模型,并通过投票或平均来进行预测。下面是使用随机森林(Random Forest)进行Bagging的建模过程和代码示例:
- from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
- from sklearn.model_selection import train_test_split
- from sklearn.metrics import accuracy_score
-
- # 加载数据集
- X, y = load_dataset()
-
- # 划分训练集和测试集
- X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
-
- # 创建随机森林分类器
- rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
-
- # 使用Bagging进行训练
- rf.fit(X_train, y_train)
-
- # 预测
- y_pred = rf.predict(X_test)
-
- # 模型评价
- accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
- print("Accuracy:", accuracy)
2. Boosting(提升法):
Boosting通过逐步训练多个弱学习器,并根据前一个模型的结果调整样本权重,以便更好地拟合错误分类的样本。下面是使用AdaBoost进行Boosting的建模过程和代码示例:
-
- from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
- from sklearn.model_selection import train_test_split
- from sklearn.metrics import accuracy_score
-
- # 加载数据集
- X, y = load_dataset()
-
- # 划分训练集和测试集
- X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
-
- # 创建AdaBoost分类器
- ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=100)
-
- # 使用Boosting进行训练
- ada.fit(X_train, y_train)
-
- # 预测
- y_pred = ada.predict(X_test)
-
- # 模型评价
- accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
- print("Accuracy:", accuracy)
3. Stacking(堆叠法):
Stacking通过将多个不同的基本模型的预测结果作为输入,训练一个元模型来进行最终的预测。下面是使用Stacking进行建模的示例代码:
- from sklearn.ensemble import StackingClassifier
- from sklearn.linear_model import LogisticRegression
- from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
- from sklearn.model_selection import train_test_split
- from sklearn.metrics import accuracy_score
-
- # 加载数据集
- X, y = load_dataset()
-
- # 划分训练集和测试集
- X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
-
- # 创建基本模型
- model1 = DecisionTreeClassifier()
- model2 = LogisticRegression()
-
- # 创建Stacking分类器
- stacking = StackingClassifier(estimators=[('dt', model1), ('lr', model2)], final_estimator=LogisticRegression())
-
- # 使用Stacking进行训练
- stacking.fit(X_train, y_train)
-
- # 预测
- y_pred = stacking.predict(X_test)
-
- # 模型评价
- accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
- print("Accuracy:", accuracy)
1. RandomForestClassifier(随机森林分类器):
2. AdaBoostClassifier(自适应增强分类器):
3. StackingClassifier(堆叠分类器):
这些参数只是这些模型中的一部分,每个模型还有其他可用参数。您可以根据具体情况调整参数值以优化模型性能。
本文主要简单介绍了集成学习的基本概念,优缺点,应用场景,实现方法,以及bagging, boosting, 堆叠法三种集成学习的建模过程,示例和模型参数等。
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