集成学习

集成学习 集成学习基本概念 Bagging 基本概念 Scikit-learn中的Bagging 随机森林 Boosting 基本概念 Scikit-learn中的Boosting 集成学习结合策略 集成学习回归问题 集成学习基本概念 训练多个学习器，对同一样本预测，再用某种结合策略将各学习器结合起来，得出最终预测结果。 集成学习的一般结构： 同质集成(homogeneous)：学习器使用的算法都是相同类型，例如全使用决策树算法。单个学习器称为 ‘基学习器’ 或 ‘基学习算法’。 异质集成(heterogenous)：学习器使用的算法类型不同，例如同时使用决策数、SVM等算法。单个学习器称为 ’ 组件学习器’。 集成学习的方法： Bagging：学习器之间不存在强依赖关系，各学习器可独立并行。 Boosting：学习器之间存在强依赖关系，通常后一个学习器是对前一个学习器的补充。 集成学习效果强大尤其是针对弱学习器(即精度略高于50%算法模型)，虽然单个弱学习器效果很差，但是成百上千的弱学习器集成在一起，错误率以指数级下降，理论上可以趋于0。 Bagging 基本概念 当想要集成成百上千的学习器时，学习器之间的差异就尤为重要(如果都一样就体现不出集成学习的效果)。虽然有很多机器学习算法，但是远远不够的，必须为每一种算法创建更多的子模型且子模型之间要有差异性。 如何创建有差异的子模型

集成学习 基本概念 集成学习(Ensemble Learning)的 思想 是将若干个学习器(分类|回归)组合之后产生一个新的学习器， 如何产生“好而不同”的个体学习器，是集成学习研究的核心 ； 一般性用于集成的学习器都为 弱学习器 ，即学习器的预测精度不需要太高但是应该好于随机预测的结果； 集成学习 算法的成功 在于保证了弱分类器的多样性(Diversity)，即学习器之间具有 差异性 弱分类器间存在一定的差异性，会导致分类的边界不同，即会存在错误；但当多个弱分类器合并后，就可以得到更加合理的边界，能减少错误率，实现更好的效果； 对于数据集过大/过小，可以进行划分/有放回抽样的操作产生不同的数据子集，然后使用数据子集训练不同的学习器，最后合并成一个大的学习器 若数据划分边界过于复杂，使用线性模式很难描述，可以训练多个模型，后将模型进行合并； 对于多个异构的特征集的时候，很难进行融合，那么可以考虑每个数据集构建一个学习器模型，然后将多个模型融合 常见的集成算法有： Bagging Boosting Stacking 按照集成方式划分： 串行集成方法：通过串行的方法生成基础模型(如AdaBoost)；串行集成的 基本动机 是利用基础模型之间的依赖，给被错分的样本一个较大的权重来提升性能； 并行集成方法：并行的生成基础模型(若Random Forest)；并行集成的 基本动机

常用的模拟电子电路 放大电路 、滤波电路、运算电路、信号转换电路、信号发生电路、直流电源 电子系统设计的原则： 1、电路尽量简单、能用集成就用集成 2、考虑电磁兼容性 3、系统设置测试点，自检电路 4、选择同用器件，能便宜就便宜 5、生产 板子和焊接、组装工艺的考虑 来源： https://www.cnblogs.com/niuxiaojie521/p/11719150.html

GBDT算法： 所谓的GBDT(Gradient Boost Desicison Tree)就是值在每一步迭代时我们难以真正求得一个新的模型使得其加上原有模型得到的损失最小，但是我们可以用所谓的梯度下降法使得损失减小。 输入： 训练数据集$D+\lbrace(x_{1},y_{1}),...,(x_{N},y_{N})\rbrace$,$x_{i}\in\mathbb{R}^{P}$,$y_{i}\in\mathbb{R}$; 损失函数$l(f(x),y)$; 正整数$M$; 输出： 某回归模型 Step1. 令$f_{0}=argmin_{c}\sum_{i=1}^{N}l(y_{i},c)$ Step2. $m=1,...,M$, 执行： 1) 计算$g_{m,i}=\partial_{1} l(f_{m-1}(x_{i}),y_{i})$; 2) 对数据$\lbrace(x_{1},-g_{m,1}),...,(x_{N}-g_{m,N})\rbrace$ 用CART算法进行拟合，得到一回归树，并且对每个叶节点得到一个叶节点区域$R_{mj},$ $j=1,...,J$; 3) 计算： \begin{equation}c_{mj}=argmin_{c}\sum_{x_{i}\in R_{mj}}l(f_{m-1}(x_{i})+c)\end{equation} 4) 令:

总结两种具体的提升算法： AdaBoost算法： AdaBoost的基本想法是不断调整训练数据中样本的权值来训练新的学习器，对于当前误分类的点在下一步中就提高权重“重点关照一下”，最后再将所有的弱分类器做加权和，对于分类正确率高的权重给得大大（更可靠），分类正确率低的给的权重低乃至是负的权重。其具体的算法可以用前向分布可加模型，配以指数损失函数得到，具体推导如下： 我们这里讨论二分类问题。设学习训练集$D=\lbrace (x_{1},y_{1}),...,(x_{N},y_{N}),y_{i}\in\lbrace -1,+1\rbrace\rbrace$, 我们有某个基准的二分类算法$b$,输出为类别$+1$或者$-1$,我们希望用$M$步学习得到某个学习器：$f=\sum_{m=1}^{M}\alpha_{m}b_{m}$使得误差： \begin{equation}L(f)=\sum_{i=1}^{M}e^{-y_{i}f(x_{i})}\end{equation} 最小。 我们现在可以考虑其前向分步可加模型了，为方便起见我们令$f_{0}=0$。对任意的$m=1,...,T$,第$m$步学习时，我们已经得到了基模型$b_{1},...,b_{m-1}$以及相应的权重$\alpha_{k}$,且令$f_{m-1}=\sum_{k=1}^{m-1}\alpha_{k}b_{k}$

https://lumingdong.cn/ 集成学习 https://lumingdong.cn/integrated-learning.html 决策树 https://lumingdong.cn/decision-tree.html 推荐系统的中 EMBEDDING 的应用实践 https://lumingdong.cn/application-practice-of-embedding-in-recommendation-system.html EMBEDDING 在大厂推荐场景中的工程化实践 https://lumingdong.cn/engineering-practice-of-embedding-in-recommendation-scenario.html 来源： https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/11683738.html

集成学习通过构建多个学习器然后进行某种方式的组合来达到学习的任务，通过集成学习可以增强模型的学习和泛化能力。下面总结以下集成学习的最基本概念。 1.常用集成学习方法： 1.1 Bagging Bagging( Bootstrap Aggregation)是一种最著名的并行式集成学习算法，其基本思想是对于训练集做$M$次自助采样(Bootstrap Sampling)得到$M$个采样集，然后对每个采样集进行训练，得到$M$个模型，最后进行$M$个模型的整合，对分类问题用投票法，对回归问题用求平均的方法。 Bagging的最大优点是降低模型的方差。 注意到如果数据集足够大，每一次采样平均只能采集到大概63.2%的样本，于是由不同采样集之间重合的样本数一般也不会超过30%,训练出来的两个模型的独立性要大大增强，最终的模型方差将大大减小。用数学语言来描述，例如对回归问题，我们有$M$个由训练集$D$自助采样后训练出的模型$f_{1},...,f_{M}$, 对于任意的输入$x$，我们假设$f_{i}$在$x$处的方差均约等于$\delta^{2}(x)$而对任意不同的子模型$f_{i},f_{j}$在$x$处的协方差均为正且约为$\rho(x)\delta^{2}(x)(\rho(x)\in (0,1))$,则Bagging所得到的模型$f=\frac{1}{M}\sum_{i=1}^{M

一些好的帖子 常见的决策树算法 ID3, C4.5, CART 几种集成学习算法 刘建平总结 集成学习其实就是将几种弱机器学习模型，通过某种方式进行进行集成，得到强机器学习模型，从而取各个弱学习模型的优点，提高学习的准确率。它主要可以用在分类决策（这个用得最多），回归模型等等。算法包括bagging, boost等等。 它并不是一种机器学习的方法，而是一种将机器学习有效结合起来的方法。应用范围是机器学习中的监督学习。即通过监督学习训练出决策树的结构，然后进行未知数据的训练。 对于 集成学习的阈值 ，算法会根据数据自动进行选择，尝试所有可能的阈值，选取最好的一个 GBDT的例子 来源： CSDN 作者： wwssppp 链接： https://blog.csdn.net/wwssppp/article/details/103109930

1、常见的集成学习框架 bagging，boosting、stacking （1）bagging 从训练集进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果。 （2）boosting 训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。对所有基模型预测的结果进行线性综合产生最终的预测结果。 （3）stacking 将训练好的所有基模型对训练基进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第i个样本的第j个特征值，最后基于新的训练集进行训练。同理，预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集，最后再对测试集进行预测。 2、偏差和方差 偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述的是预测值作为随机变量的离散程度。 （1）方差越大的模型越容易过拟合。 （2）集成学习框架中的基模型是弱模型，通常来说弱模型是偏差高（在训练集上准确度低）方差小（防止过拟合能力强）的模型。但是并不是所有集成学习框架中的基模型都是弱模型。bagging和stacking中的基模型为强模型（偏差低方差高），boosting中的基模型为弱模型。 在bagging和boosting框架中，通过计算基模型的期望和方差，我们可以得到模型整体的期望和方差。为了简化模型

集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。集成学习示意图如下图： 集成学习示意图 一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据产生，注意的是集成中只包含同种类型的个体学习器，例如“决策树集成”中全是决策树，“神经网络集成”中全是神经网络，这样的集成是“同质”的。同质集成中的个体学习器也成“基学习器”，相应的学习算法称为“基学习算法”，集成也包含不同类型的个体学习器，例如同时包含决策树和神经网络，这样的集成是“异质”的。异质集成中的个体学习器由不同的学习算法生成，这时不再有基学习算法。相应的，个体学习器一般不称为基学习器，常称为“组件学习器”或直接称为个体学习器。 集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能，这对“弱学习器”尤为重要，（“弱学习器”常指泛化性能略优于随机猜测的学习器；比如在二分类问题上精度略高于50%的分类器），因此，集成学习的很多理论研究都是针对弱学习器进行的，而基学习器有时也直接成为弱学习器。但是需要注意的是，虽然从理论上来说使用弱学习集成足以获得好的性能，但在实际中出于种种考虑，例如希望使用较少的个体学习器，或是重用关于常见学习器的一些经验，往往会选择使用比较强的学习器。 集成学习把多个学习器结合起来，那么，如何能获得比最好的单一学习器更好的性能呢？