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集成学习是一种机器学习方法#xff0c;它结合了多个模型的预测结果以提高整体性能。这种方法的基本思想是#xff0c;多个模型一起工作比单个模型单独工作更有效。
集成学习的核心概念
1. 弱学习器#xff08;We…集成学习Ensemble Learning详解
集成学习是一种机器学习方法它结合了多个模型的预测结果以提高整体性能。这种方法的基本思想是多个模型一起工作比单个模型单独工作更有效。
集成学习的核心概念
1. 弱学习器Weak Learner
弱学习器是指单独性能只略好于随机猜测的模型。集成学习通过组合多个弱学习器来提升整体性能。
2. 强学习器Strong Learner
强学习器是指具有高度准确性的模型。在集成学习中多个弱学习器结合成一个强学习器。
集成学习的主要方法
1. BaggingBootstrap Aggregating 原理通过在原始数据集上使用重采样通常是有放回抽样来创建多个子集然后在每个子集上训练一个模型。 代表算法随机森林Random Forest。 数学表示 y ^ 1 B ∑ b 1 B f b ( x ) \hat{y} \frac{1}{B} \sum_{b1}^{B} f_b(x) y^B1b1∑Bfb(x) 其中 B B B 是模型的数量 f b ( x ) f_b(x) fb(x) 是第 b b b 个模型的预测。
2. Boosting 原理顺序地训练模型每个模型都试图纠正前一个模型的错误。 代表算法AdaBoost, Gradient Boosting。 数学表示 y ^ ∑ b 1 B α b f b ( x ) \hat{y} \sum_{b1}^{B} \alpha_b f_b(x) y^b1∑Bαbfb(x) 其中 α b \alpha_b αb 是第 b b b 个模型的权重。
3. Stacking 原理训练多个不同的模型然后使用一个新的模型来综合这些模型的预测。 数学表示 y ^ f ( f 1 ( x ) , f 2 ( x ) , . . . , f B ( x ) ) \hat{y} f\left(f_1(x), f_2(x), ..., f_B(x)\right) y^f(f1(x),f2(x),...,fB(x)) 其中 f b ( x ) f_b(x) fb(x) 是基础模型的预测 f f f 是用于组合预测的模型。
集成学习的优势
准确性通常比单一模型更准确。鲁棒性通过组合多个模型减少了对特定模型偏差的依赖。泛化能力通常具有更好的泛化能力减少过拟合风险。
集成学习的关键在于结合多个模型通过平均或投票等机制提高对新数据的预测准确性。
代码
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 加载Iris数据集
iris load_iris()
X, y iris.data, iris.target# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.3, random_state42)# 创建集成模型
# 随机森林
rf_clf RandomForestClassifier(n_estimators100, random_state42)
rf_clf.fit(X_train, y_train)# AdaBoost
ab_clf AdaBoostClassifier(n_estimators100, random_state42)
ab_clf.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测
rf
