摘要: 摘要：本章是在以前章节基本的算法之后， 介绍了一些提升算法：boosting， bagging， voting。 这些算法可以提高算法 的精确性。 以下是详细内容。
如何使用集成方法来提高性能
15.1 如何综合各种模型来提高预测的性能
能否根据一个弱分类器来构建一个强分类器。 什么时候集成的效果就会好于单个学习器
这里介绍了三种流行的提升算法
bagging， 打包。 从不同的子集里面来提炼多个模型，然后综合。随机森林：个体之间不存在强依赖关系，可并行生成。
Boosting， 提升。 用一系列的模型， 后面的模型来可以利用上一个模型的优缺点， 这样对效果不好的部分可以进行有效的提升。 个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成。
Voting 投票。 用不同的模型和简单的统计方式来综合。 比如说求个平均等等。 之前自己其实对bagging和voting理解以为是一样的， 这样看起来是不同的， 不过bagging 用的更多一些， 比如随机森林。 bagging boosting 一般都是一样的模型， 没有必要在这个地方增加复杂度。 而voting一般是多种模型。
15.2 打包算法
Bootstrap Aggregation 或者说bagging， 就是说从你的训练集中（是可以放回的）取出很多不同的样本集合， 对于每个集合训练出不同的模型。 然后根据每次的结果得到最终的预测结果。 三种算法如下：
Bagged Decision Trees 打包决策树
Random Forest 随机森林
Extra Trees 多余树 （翻译的怪怪的 :)）
15.2.1 Bagged Decision Trees 打包决策树
直接对决策树来进行bagging。 - 一个流行的例子就是使用没有剪枝的决策树
打包算法对于高方差的特征表现的比较好。
什么叫方差： 就是和期望差值的平方和。
理解后剪枝： 决策树构造完成后进行剪枝。剪枝的过程是对拥有同样父节点的一组节点进行检查，判断如果将其合并，熵的增加量是否小于某一阈值。如果确实小，则这一组节点可以合并一个节点，其中包含了所有可能的结果。后剪枝是目前最普遍的做法。
# Bagged Decision Trees for Classificationfrom pandas import read_csvfrom sklearn.model_selection import KFoldfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.ensemble import BaggingClassifierfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(filename, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] seed = 7kfold = KFold(n_splits=10, random_state=seed) cart = DecisionTreeClassifier() num_trees = 100model = BaggingClassifier(base_estimator=cart, n_estimators=num_trees, random_state=seed) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean())# 0.770745044429
可以看出BaggingClassier 基本的算法是DecisionTreeClassifier， 100 棵树。 结果看起来还不错， 等会结合后面一起看。
15.2.2 随机森林
这个算法名字听的很多， 随机森林是bagging 决策树的扩展。 训练数据集是有返回的取出，但是树构造的时候要减少不同分类器之间的相关性。 特别的， 在构造每棵树的时候不是贪婪的选择最好的样本点， 而是随机选择一个分类的特征。
# Random Forest Classificationfrom pandas import read_csvfrom sklearn.model_selection import KFoldfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(filename, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100max_features = 3kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean())# 0.770727956254
其实一般使用随机森林较多。 随机森林作为一个可以高度并行化的算法，在大数据时候大有可为。
RF的主要优点有：
训练可以高度并行化，对于大数据时代的大样本训练速度有优势。个人觉得这是的最主要的优点。
由于可以随机选择决策树节点划分特征，这样在样本特征维度很高的时候，仍然能高效的训练模型。
在训练后，可以给出各个特征对于输出的重要性
由于采用了随机采样，训练出的模型的方差小，泛化能力强。
相对于Boosting系列的Adaboost和GBDT， RF实现比较简单。
对部分特征缺失不敏感。
RF的主要缺点有：
在某些噪音比较大的样本集上，RF模型容易陷入过拟合。
取值划分比较多的特征容易对RF的决策产生更大的影响，从而影响拟合的模型的效果。
15.2.3 extra tree
extra trees是RF的一个变种, 原理几乎和RF一模一样，仅有区别有：
对于每个决策树的训练集，RF采用的是随机采样bootstrap来选择采样集作为每个决策树的训练集，而extra trees一般不采用随机采样，即每个决策树采用原始训练集。
在选定了划分特征后，RF的决策树会基于信息增益，基尼系数，均方差之类的原则，选择一个最优的特征值划分点，这和传统的决策树相同。但是extra trees比较的激进，他会随机的选择一个特征值来划分决策树。
从第二点可以看出，由于随机选择了特征值的划分点位，而不是最优点位，这样会导致生成的决策树的规模一般会大于RF所生成的决策树。也就是说，模型的方差相对于RF进一步减少，但是偏倚相对于RF进一步增大。在某些时候，extra trees的泛化能力比RF更好。
# Extra Trees Classificationfrom pandas import read_csvfrom sklearn.model_selection import KFoldfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(filename, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100max_features = 7kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = ExtraTreesClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean())# 0.760269993165
15.3 boosting 算法 提升算法
boosting 就是说前一个基本分类器错的样本会得到增强，加权后的全体样本会被用来训练下一个基本分类器。当各个训练得到的弱分类组合成为强分类器。 每个弱分类器的训练过程结束后， 加大分类误差率小的弱分类的权重。
提升算法是通过一系列算法来实现的。 后面的算法会对前面的算法的错误进行弥补， 这样结果的准确性就会一步步提高。 主要以下两种算法：
Adaboost
Stochastic Gradient Boosting. -
15.3.1 Adaboost
Adaboost 是第一种成功的boosting 算法。
# AdaBoost Classificationfrom pandas import read_csvfrom sklearn.model_selection import KFoldfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(filename, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 30seed=7kfold = KFold(n_splits=10, random_state=seed) model = AdaBoostClassifier(n_estimators=num_trees, random_state=seed) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean())# 0.76045796309
15.3.2 Stochastic Gradient Boosting
这种算法是目前效果最好的一种集成算法。
# Stochastic Gradient Boosting Classificationfrom pandas import read_csvfrom sklearn.model_selection import KFoldfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(filename, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] seed = 7num_trees = 100kfold = KFold(n_splits=10, random_state=seed) model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=num_trees, random_state=seed) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean())# 0.764285714286
15.4 投票集成
这里的投票是一种从现在不同机器学习算法中集成的最简单的办法。 首先从你的数据集中去构造不同独立的模型。 然后你就可以根据不同的模型进行平均中和得到一种预测的方法。 你可以在不同的算法中加权， 但是怎么加还是很困难的。 下面的例子合并了逻辑回归， 回归树， SVM 等在一个分类问题。
# Voting Ensemble for Classificationfrom pandas import read_csvfrom sklearn.model_selection import KFoldfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.ensemble import VotingClassifier
filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']
dataframe = read_csv(filename, names=names)
array = dataframe.values
X = array[:,0:8]
Y = array[:,8]
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7)# create the sub modelsestimators = []
model1 = LogisticRegression()
estimators.append(('logistic', model1))
model2 = DecisionTreeClassifier()
estimators.append(('cart', model2))
model3 = SVC()
estimators.append(('svm', model3))# create the ensemble modelensemble = VotingClassifier(estimators)
results = cross_val_score(ensemble, X, Y, cv=kfold)
print(results.mean())# 0.729049897471作者：zzbb
来源：https://my.oschina.net/sizhe/blog/1592530
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