集成学习

文章目录

学习目标

  • 了解集成学习中主要解决的两个核心任务
  • 知道bagging集成原理
  • 知道随机森林决策树的建立过程
  • 知道为什么需要随机有放回(Bootstrap)的抽样
  • 应用RandomForestClassifie实现随机森林算法
  • 知道boosting集成原理
  • 知道bagging和boosting的区别
  • 了解gbdt实现过程

5.3 Boosting

1.boosting集成原理

1.1 什么是boosting

随着学习的积累从弱到强

简而言之：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

1.2 实现过程：

1.训练第一个学习器

2.调整数据分布

3.训练第二个学习器

4.再次调整数据分布

5.依次训练学习器，调整数据分布

6.整体过程实现

关键点：

如何确认投票权重？

如何调整数据分布？

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AdaBoost的构造过程小结

bagging集成与boosting集成的区别：

区别一:数据方面

Bagging：对数据进行采样训练；

Boosting：根据前一轮学习结果调整数据的重要性。

区别二:投票方面

Bagging：所有学习器平权投票；

Boosting：对学习器进行加权投票。

区别三:学习顺序

Bagging的学习是并行的，每个学习器没有依赖关系；

Boosting学习是串行，学习有先后顺序。

区别四:主要作用

Bagging主要用于提高泛化性能（解决过拟合，也可以说降低方差）

Boosting主要用于提高训练精度 （解决欠拟合，也可以说降低偏差）

1.3 api介绍

  • from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
    • api链接:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html#sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier

2 GBDT(了解)

梯度提升决策树(GBDT Gradient Boosting Decision Tree) 是一种迭代的决策树算法，**该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。**它在被提出之初就被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。

GBDT = 梯度下降 + Boosting + 决策树

2.1 梯度的概念(复习)

2.2 GBDT执行流程

如果上式中的hi(x)=决策树模型,则上式就变为:

GBDT = 梯度下降 + Boosting + 决策树

2.3 案例

预测编号5的身高:

编号 年龄(岁) 体重(KG) 身高(M)
1 5 20 1.1
2 7 30 1.3
3 21 70 1.7
4 30 60 1.8
5 25 65 ?

第一步:计算损失函数,并求出第一个预测值:

第二步:求解划分点

得出:年龄21为划分点的方差=0.01+0.0025=0.0125

第三步:通过调整后目标值,求解得出h1(x)

第四步:求解h2(x)

… …

得出结果:

编号5身高 = 1.475 + 0.03 + 0.275 = 1.78

2.4 GBDT主要执行思想

1.使用梯度下降法优化代价函数；

2.使用一层决策树作为弱学习器，负梯度作为目标值；

3.利用boosting思想进行集成。

3.XGBoost【了解】

XGBoost= 二阶泰勒展开+boosting+决策树+正则化

  • 面试题：了解XGBoost么，请详细说说它的原理

回答要点：二阶泰勒展开，boosting，决策树，正则化

Boosting：XGBoost使用Boosting提升思想对多个弱学习器进行迭代式学习

二阶泰勒展开：每一轮学习中，XGBoost对损失函数进行二阶泰勒展开，使用一阶和二阶梯度进行优化。

决策树：在每一轮学习中，XGBoost使用决策树算法作为弱学习进行优化。

正则化：在优化过程中XGBoost为防止过拟合，在损失函数中加入惩罚项，限制决策树的叶子节点个数以及决策树叶子节点的值。

4 什么是泰勒展开式【拓展】

泰勒展开越多，计算结果越精确