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集成学习是一种机器学习方法#xff0c;它通过构建并结合多个机器学习器#xff08;基学习器#xff09;来完成学习任务。集成学习的潜在思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测#xff0c;其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。集成学习通常被视为一种元算法它通过构建并结合多个机器学习器基学习器来完成学习任务。集成学习的潜在思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。集成学习通常被视为一种元算法meta-algorithm因为它不是单独的机器学习算法而是一种通用的策略可以应用于各种不同类型的机器学习算法。
集成学习的特点
使用多种兼容的学习算法或模型来执行单个任务目的是为了得到更佳的预测表现。通过构建并结合多个学习器基学习器来完成学习任务以此来提高整体性能。集成学习的主要方法可以归类为三大类Bagging、Boosting和Stacking。基于Bagging的算法有例如随机森林基于Boosting的算法包括Adaboost、GBDT、XGBOOST等。集成学习在各个规模的数据集上都有很好的适应性。对于大型数据集可以划分成多个小数据集学习多个模型进行组合对于小型数据集可以利用Bootstrap方法进行抽样得到多个数据集分别训练多个模型再进行组合。
集成学习集成策略
投票法是集成学习中一种常用的策略主要针对分类问题。它遵循少数服从多数的原则通过集成多个模型降低方差从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。常见的投票法有绝对多数投票、相对多数投票和加权投票法。
绝对多数投票也称为硬投票是指所有基分类器中某一类别得票数最多的类别作为最终预测结果。相对多数投票与绝对多数投票不同的是它是基于概率的投票方法。每一个基分类器都会给出各自预测的概率值最终选择概率最大的类别作为预测结果。加权投票法每一基分类器的预测结果都会乘以一个权重最后将各个加权票数求和得到总票数选择总票数最高的类别作为预测结果。
集成学习算法类型
集成学习是一种强大的机器学习策略它通过结合多个独立的模型来提高整体性能。其核心思想是单个分类器可能不好使用多个分类器可以提高准确性和稳定性。常见的集成算法类型有Bagging、Boosting和Stacking。
BaggingBootstrap Aggregating也被称为自助集结法它是一种并行式的集成学习算法。Bagging通过自助采样法生成N个样本数相同的子样本然后训练出N个基分类器。最后采用投票法硬投票或软投票来决定最终的分类结果。此种方法可以降低模型的方差因此对防止过拟合有很好的效果。随机森林就是一种基于Bagging的集成学习算法。Boosting这是一种串行式的集成学习算法。在Boosting中前一个基分类器分错的样本会被赋予更高的权重使得后续的基分类器更加关注这些难以分类的样本。此外每一轮的学习过程中都会根据上一轮的表现来更新样本的权重。最终同样采用投票法决定最终的分类结果。Adaboost和GBDT等都是基于Boosting的集成学习算法。Stacking也是一种串行式的集成学习算法。与Boosting不同的是在Stacking中基分类器的输出被作为输入传给下一个阶段的模型又称为次级学习器或元分类器而这个元分类器会基于前面的基分类器的输出来进行最终的预测。Stacking可以结合各种不同类型的基分类器因此在理论上可以获得非常好的性能。
Bagging 经典代表随机森林
随机森林是一种基于Bagging的集成学习算法主要通过结合多个决策树也称作基分类器来进行预测从而提高整体模型的准确性和稳定性。
随机森林的生成过程主要包括两个步骤自助采样和决策树构建。在自助采样阶段原始数据集中的数据会被随机抽样出与训练集个数相同的样本形成若干个子集。这一过程允许同一样本有可能被多次抽取。然后每一个子集会被用来独立地训练出一个决策树这样我们就得到了多个基分类器。这些基分类器各自进行学习和预测他们的预测结果再通过投票或取均值的方式结合起来得到最终的预测结果。因此随机森林包含了两个随机过程一个是数据子集的选取另一个是属性的随机选择。
随机森林也有一些优缺点
随机森林有很多优点比如它的表现性能高准确率极高并且能够有效地在大数据集上运行。通过引入随机性随机森林不容易过拟合而且有很好的抗噪声能力。此外随机森林能处理很高维度的数据而无需进行特征选择或降维。它可以处理离散型和连续型数据不需要对数据集进行规范化。训练速度快是另一个优势它还能为变量重要性提供排序。随机森林的实现易于并行化即使面对缺失值问题也能获得良好的结果。
然而随机森林也有一些缺点需要注意。例如当决策树的数量很大时训练所需的空间和时间可能会非常大这可能导致模型运行速度减慢。因此在对实时性有较高要求的场合可能需要选择其他算法。
Boosting 经典代表一AdaBoost
AdaBoost全称为Adaptive Boosting自适应增强是一种迭代算法通过结合多个弱分类器形成一个强分类器。其核心思想是针对前一个基本分类器误分类的样本加大权值并减少正确分类样本的权值然后再次用来训练下一个基本分类器。
AdaBoost算法的运行过程可以概括为以下几步
1. 初始化训练数据的权值分布。假设有N个训练样本数据则每一个训练样本最开始时都被赋予相同的权值1/N。
2. 训练弱分类器。在每一轮迭代中加入一个新的弱分类器直到达到某个预定的足够小的错误率或预先指定的最大迭代次数再确定最后的强分类器。
3. 计算弱分类器的错误率即分错样本的概率并根据错误率更新弱分类器的权重。
4. 进行权值更新。依据上一个分类器的权重调整每一个样本的权重上一次分对的样本权重降低分错的样本权重提高。
5. 重复上述步骤直至达到预设的迭代次数或者满足某个终止条件。最后所有弱分类器的组合形成强分类器。
AdaBoost算法的优缺点
总的来说AdaBoost算法的优势在于它能够自动地、适应性地改变每个样本的权重和每个弱分类器的权重以达到提升整体性能的目标。同时该算法也具有较好的鲁棒性能很好地处理噪声数据和异常数据。
AdaBoost算法的优势主要体现在以下几个方面首先该算法能够很好地利用弱分类器进行级联即通过组合多个性能一般的分类器形成一个性能优秀的强分类器。其次AdaBoost的灵活性较高它可以与不同的分类算法结合作为弱分类器使用。此外相对于bagging算法和Random Forest算法AdaBoost在设计上更加精细它充分考虑了每个分类器的权重。最后AdaBoost具有很高的精度它凭借各个分类器的协同作用可以有效提高预测的准确性。
然而AdaBoost算法也存在一些不足之处首先AdaBoost对噪声数据和异常数据较为敏感这可能会影响最后的分类效果。其次由于AdaBoost算法在训练过程中需要反复调用分类器因此其训练时间较长。再者当训练数据不平衡时即各个类别的样本数量存在较大差异时AdaBoost算法可能无法得到理想的分类效果。
Boosting 经典代表二GBDT
GBDTGradient Boosting Decision Tree是一种迭代的决策树算法主要GBDTGradient Boosting Decision Tree是一种迭代的决策树算法主要包含三个概念Regression Decision Tree即DTGradient Boosting即GB和Shrinkage。在处理分类或回归问题时GBDT通过多轮迭代训练一系列的弱分类器每个分类器都尽可能的去拟合之前所有分类器留下的误差。
而Adaboost和GBDT虽然都是基于加法模型和前向分步算法但两者在处理错误分类数据的方式上存在较大差异。Adaboost主要是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足并通过每一次迭代调整样本权重分布使损失函数达到最小。相比之下GBDT则算梯度gradient来定位模型的不足因此它可以使用更多种类的目标函数。
总的来说Adaboost和GBDT各有优势和适用场景但在处理不平衡数据、噪声数据和异常数据时GBDT通常可以表现得更加鲁棒。
GBDT的训练过程
1. 初始化首先确定每个样本的初始值这个值通常是样本的目标值或者是一个随机数。然后设定树的数量T学习率α和树的最大深度H。
2. 增加树对于前面t-1棵树计算其预测结果与实际值之间的残差。然后通过拟合残差来训练第t棵树。这一步通常使用CART回归树来实现。值得注意的是新的树是通过学习之前所有树的残差来构建的这也是GBDT得名“梯度提升”的原因。
3. 更新模型每训练完一棵树后都需要更新当前的模型。对于分类问题可以使用简单投票法对于回归问题则可以计算所有树的预测结果的平均值作为最终预测值。
4. 循环迭代重复上述步骤T次即得到T棵完全生长的决策树。需要注意的是在构建新的树时需要减小上一次的残差。
GBDT的优缺点
优点
1. 泛化性能强GBDT每一次的残差计算都增大了分错样本的权重而分对的权重都趋近于0因此其泛化性能比较好。
2. 处理数据类型灵活可以灵活的处理各种类型的数据。
3. 预测精度高通过多轮迭代训练一系列的弱分类器每个分类器都尽可能的去拟合之前所有分类器留下的误差从而提高预测精度。
缺点
1. 对异常值敏感由于GBDT算法在处理数据时会考虑到每一个样本所以对异常值比较敏感。
2. 并行计算困难由于分类器之间存在依赖关系新的树需要基于前面所有树的结果来构建因此无法进行并行计算这大大影响了计算效率。
3. 调参复杂、训练时间长GBDT需要仔细调整参数而且训练时间可能会比较长。 Boosting 经典代表三XGBoost
XGBoost全称eXtreme Gradient Boosting是由华盛顿大学研究XGBoost全称eXtreme Gradient Boosting是由华盛顿大学研究机器学习的专家陈天奇创建的一种基于Boosting框架的机器学习算法工具包。这种算法既可以用于回归问题也可以应用于分类和排序问题。
在并行计算效率、缺失值处理、预测性能等方面XGBoost表现出了非常强大的能力。其基本思想和GBDT相同但是在实现上做了一系列优化。例如它采用了二阶导数来使损失函数变得更精确同时正则项的使用可以避免模型过拟合的问题。这些优秀的特性使得XGBoost在大规模数据集上运行的效率非常高并且具有广泛的适用性。
XGBoost的创新之处主要体现在以下几个方面
首先目标函数中引入了正则项降低了模型过拟合的风险。其次定义了一种新的特征切分指标该指标利用了损失函数的二阶泰勒展开提高了模型的准确性。此外其损失函数变得更为灵活不再局限于CART的均方误差只要其二阶可导即可。
在处理大规模数据时XGBoost表现出了很强的扩展性。它采用sparsity-aware algorithm算法能够解析稀疏数据。并且利用加权分位数图作用于有效的树训练和计算。这些特性使得XGBoost在处理大数据时具有很高的效率和准确性。
在工程实现上XGBoost也做出了一些创新。例如采用了分块并行Column Block for Parallel Learning和缓存访问Cache-aware Access的技术以提高训练速度。同时还做了特征采样处理在降低过拟合风险的同时也提高了模型的训练速度。
总的来说XGBoost通过以上的一系列创新点不仅提高了模型的准确性和泛化能力同时也大大提高了模型的训练速度和效率。这使得XGBoost在各种机器学习任务中都表现出了优秀的性能。
XGBoost VS GBDT
XGBoost和GBDT都是基于Boosting的集成学习算法它们各自都有一些优点和缺点。
GBDT的优点主要体现在其强大的表达能力它不需要复杂的特征工程和特征转换而且能灵活处理各种类型的数据。但是GBDT也有其明显的缺点。首先Boosting过程是串行的难以并行化这限制了其在大规模数据集上的应用。其次GBDT在优化时只使用一阶导数信息这可能会影响模型的准确性。此外GBDT也不太适合处理高维稀疏特征。
相比之下XGBoost在许多方面都做出了改进。首先XGBoost在目标函数中引入了正则项有效地防止了模型过拟合。其次XGBoost采用了二阶导数信息来提高模型的准确性。此外XGBoost还支持线性分类器相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归或者线性回归。这使得XGBoost在处理大规模数据集时具有很高的效率和准确性。最后XGBoost还能够自动利用CPU的多线程进行并行计算进一步提高了训练速度。
总的来说虽然GBDT和XGBoost各有优缺点但是在大多数情况下由于其高效的训练速度和优秀的预测性能XGBoost往往被更广泛地应用在各种机器学习任务中。
Stacking 介绍
Stacking也被称为堆叠是一种集成学习策略它主要利用多个不同的基学习器进行模型的集成。其核心思想是首先将数据集分成训练集和测试集然后使用训练集训练得到多个初级学习器。接着让这些初级学习器对测试集进行预测并将输出值作为下一阶段训练的输入值最终的标签作为输出值用于训练次级学习器。
为了尽可能降低过拟合的风险并提高模型的泛化能力通常在Stacking算法中会采用交叉验证法或留一法来进行训练。同时为了防止划分训练集和测试集后测试集比例过小生成的次级学习器泛化性能不强的问题我们常常会通过K折交叉验证的方式来确定每个初级学习器的参数。
值得一提的是Stacking被认为是数据挖掘竞赛中的大杀器广泛应用于各种大数据挖掘竞赛中。尽管Stacking严格来说不能称为一种算法但是它的集成策略却非常精美而复杂。总的来说Stacking算法的核心就是结合多个简单模型的预测结果来形成一个更强大、更准确的模型。
Stacking算法的优点主要体现在以下几个方面
首先它能够结合多个不同的基学习器进行模型的集成通过这种方式生成了一个新的模型可以更好地提高预测的准确性。其次Stacking可以利用多折交叉验证来选择最优的参数这有助于降低过拟合的风险并提高模型的泛化能力。此外如果某个一级学习器错误地学习了特征空间的某个区域那么二级学习器可以通过结合其他一级学习器的学习行为适当纠正这种错误。
然而Stacking算法也存在一些缺点。首先由于Stacking需要使用多折交叉验证这会使计算过程变得复杂和耗时。其次Stacking算法要求每个初级学习器都要有一定的准确性否则次级学习器可能无法很好地纠正初级学习器的错误。此外如果不合理地设置初级学习和次级学习器的参数可能会导致模型过拟合。最后与bagging相比stacking中的各模型基分类器追求的是“准而不同”过于准确的基学习器可能会使得bagging的集成失去意义。 关于集成学习的更多问题可以提问小策问答
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