机器学习之集成学习

集成学习

• 概念

          仅是机器学习中一种思想，通过多种模型(算法)组合形成一个精度更高模型，参与组合模型称为弱学习器。使用集成学习可提升2%的准确性

• 分类

  • bagging

    • 思想

    • 有放回的抽样(booststrap)产生不同的训练集，从而训练不同学习器

    • 通过平权投票、多数表决方式决定预测结果

    • 弱学习器可以并行训练

    • 作用

            防止过拟合
    • 代表算法：随机森林

  • boosting

    • 随着学习积累从弱到强

    • 每新加入一个弱学习器，整体能力就会得到提升

    • 代表算法：Adaboost、GBDT、XGBoost、Light GBM

    • 思想：

      • 每一个训练器重点关注前一个训练器不足地方进行训练

      • 通过加权投票方式，得出预测结果

      • 串行训练方式

    • 作用

      防止欠拟合

• bagging 与boosting对比

  	bagging	boosting
  数据采样	对数据进行有放回采样训练	全部样本，根据前一轮学习结果调整数据的重要性
  投票方式	所有学习器平权投票	对学习器进行加权投票
  学习顺序	并行，每个学习器无依赖关系	串行，学习有先后顺序

随机森林算法

基于Bagging思想实现的一种集成学习算法，采用决策树模型作为每一个弱学习器

训练：

有放回的产生训练样本

随机挑选n个特征(n小于总长度)

• 构建方法

  • 1.随机选m条数据

  • 2.随机选取k个数据特征

  • 3.训练决策树

  • 4.重复1-3步构造n个弱决策树

  • 5.平权投票集成n个弱决策树

• API

  sklearn.ensemble.RandomForestClassifier()

  • n_estimators：决策树数量，(default=10)

  • Criterion：entropy、或者gini(defalut=10)

  • max_depth：指定树的最大深度，(defalut=None，表示树会尽可能生长)

  • max_features="auto"，决策树构建时使用最大特征数量

    • if"auto",then max_features=sqrt(n_features)

    • if"sqrt",then max_features=sqrt(n_features)(same as "auto")

    • if"log2",then max_features=log2(n_features)

    • if None,then max_features=n_features

    • bootstrap：是否采用有放回抽样，如何为False将会使用全部训练样本，(default=True)

    • min_samples_split：节点分裂所需最小样本数,(default=2)

      • 若节点样本数少于min_samples_split，则不会再进行划分

      • 若样本量不大，不需要设置这个值

      • 若样本数量级非常大，则推荐增大这个值

    • min_samples_leaf：叶子节点最小样本数(default=1)

      • 如果某叶子节点数小于样本数，则会和兄弟节点一起被剪枝

      • 较小的叶子结点样本数量使模型更容易捕捉训练数据中噪声

    • min_impurity_split：节点划分最小不纯度

      • 如果某节点不纯度(基尼系数，均方差)小于这个阈值，则该节点不在生成子节点，并变为叶子节点

      • 一般不推荐改动默认值1e-7

Adaboost算法

• 概念

  基于Boosting思想，通过逐步提高那些被前一步分类错误样本权重来训练一个强分类器

• 解决二分类任务

• 计算方法

  

• Adboost算法推导流程

  • 初始化训练数据权重相等，训练第一个学习器

    • 如果有50个样本，则每个样本初始化权重为：1/50

    • 根据预测结果找一个错误率最小分裂点，计算、更新：样本权重，模型权重

  • 根据新权重样本集，训练第2个学习器

    • 根据预测结果找一个错误率最小分裂点计算、更新：样本权重、模型权重

  • 迭代训练再前一个学习器基础上，根据新的样本权重训练当前学习器，直到训练出m个弱学习器

  • m个弱学习器继承预测公式

    

  • 模型权重计算公式

    

  • 样本权重计算公式

    

• Adaboost构建过程

  • 1.初始化数据权重，训练第一个弱学习器，找最小错误率计算模型权重，再更新模型数据权重

  • 2.根据更新数据集权重，来训练第2个弱学习器，再找最小的错误率计算模型权重，再更新模数据权重

  • 依次重复第2步骤，训练至n个弱学习器，最后组合起来进行预测。结果大于0为正类，反之为负类。

GBDT

• 提升树(Boosting Decision Tree)

          通过拟合残差思想来进行提升

  残差：真实值-预测值

        获取多个弱学习器

• 梯度提升树构建流程

  • 初始化若学习器（目标值均值作为预测值）

  • 迭代构建学习器，每一个学习器拟合上一个学习器负梯度

  • 直到达到指定学习器个数

  • 当输入未知样本时，将所有弱学习器输出结果组合起来作为强学习器输出

• GBDT特性

  • 它使用的弱学习器是决策树

  • 采用Boosting思想

  • 去拟合每次弱学习器后负梯度信息

  • 可解决回归问题

XGBoost

• 概述

  极端梯度提升树，集成学习方法中王牌，在数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost

• 基于什么改进？

  • XGBoost基于GBDT改进

  • 在其基础上增加：正则化项（叶子节点个数+叶子节点输出向量），缓解过拟合

  • 在损失函数求解过程

    • 二阶泰勒展开

    • 样本角度转换到叶子节点

    • 导数为0，求解最优解，获取损失表达形式

  • 衡量弱学习器生成，以及在生成过程中节点是否进行划分

• 构建思想

  • 构建模型方法是最小化训练数据损失函数

    

    训练模型复杂度较高，易过拟合

  • 在损失函数中加入正则化项

    

    提高对未知测试数据泛化性能

  • 是对GBDT改进，并且在损失函数中加入了正则化项

    

  • 正则化项用来降低模型复杂度

    

• 目标函数

  

• 泰勒公式

  

• XGB安装和使用，在sklean机器学习库中没有集成xgb。想要使用手工安装

  • pip3 install xgboost

    可以在xgb官网熵查看最小版本：XGBoost Documentation — xgboost 2.1.0-dev documentation

  • XG boost编码风格

    • 支持非sklearn方式，即自己风格

    • 支持sklearn方式，调用方式保持sklearn形式

• API

  XGBClassifier(n_estimators,max_depth,learning_rate,objective)

  • 导包

    import xgboost as xgb

  • 实例化

    自定义变量名=xgb.XGBClassfier(n_estimators=100,objective="multi:softmax",random_state=40)

    • n_estimators：表示迭代次数

    • objective ="multi:softma"：表示多分类问题

    • max_depth：表示树的深度

    • random_state：随机数种子