一文看懂集成学习(详解 bagging、boosting 以及他们的 4 点区别)

一文看懂集成学习

在机器学习中,我们讲了很多不同的算法。那些算法都是单打独斗的英雄。而集成学习就是将这些英雄组成团队。实现“3 个臭皮匠顶个诸葛亮”的效果。

本文将介绍集成学习的 2 种主要思路:bagging、boosting。

什么是集成学习?

集成学习归属于机器学习,他是一种「训练思路」,并不是某种具体的方法或者算法。

现实生活中,大家都知道「人多力量大」,「3 个臭皮匠顶个诸葛亮」。而集成学习的核心思路就是「人多力量大」,它并没有创造出新的算法,而是把已有的算法进行结合,从而得到更好的效果。

集成学习知识结构

集成学习会挑选一些简单的基础模型进行组装,组装这些基础模型的思路主要有 2 种方法:

  1. bagging(bootstrap aggregating的缩写,也称作“套袋法”)
  2. boosting

Bagging

bagging核心思路

Bagging 的核心思路是——民主。

Bagging 的思路是所有基础模型都一致对待,每个基础模型手里都只有一票。然后使用民主投票的方式得到最终的结果。

大部分情况下,经过 bagging 得到的结果方差(variance)更小

bagging的具体过程

具体过程:

  1. 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本(在训练集中,有些样本可能被多次抽取到,而有些样本可能一次都没有被抽中)。共进行k轮抽取,得到k个训练集。(k个训练集之间是相互独立的)
  2. 每次使用一个训练集得到一个模型,k个训练集共得到k个模型。(注:这里并没有具体的分类算法或回归方法,我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法,如决策树、感知器等)
  3. 对分类问题:将上步得到的k个模型采用投票的方式得到分类结果;对回归问题,计算上述模型的均值作为最后的结果。(所有模型的重要性相同)

举例:

在 bagging 的方法中,最广为熟知的就是随机森林了:bagging + 决策树 = 随机森林

一文看懂决策树(3个步骤+3种典型算法+10个优缺点)

一文看懂随机森林(4个步骤+4种方式评测+10个优缺点)

Boosting

boosting核心思路

Boosting 的核心思路是——挑选精英。

Boosting 和 bagging 最本质的差别在于他对基础模型不是一致对待的,而是经过不停的考验和筛选来挑选出「精英」,然后给精英更多的投票权,表现不好的基础模型则给较少的投票权,然后综合所有人的投票得到最终结果。

大部分情况下,经过 boosting 得到的结果偏差(bias)更小

boosting的具体过程

具体过程:

  1. 通过加法模型将基础模型进行线性的组合。
  2. 每一轮训练都提升那些错误率小的基础模型权重,同时减小错误率高的模型权重。
  3. 在每一轮改变训练数据的权值或概率分布,通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值,减小前一轮分对样例的权值,来使得分类器对误分的数据有较好的效果。

举例:

在 boosting 的方法中,比较主流的有 Adaboost 和 Gradient boosting 。

一文看懂 Adaboost 以及它的优缺点

Bagging 和 Boosting 的4 点差别

Bagging和Boosting的4点差别

样本选择上:

Bagging:训练集是在原始集中有放回选取的,从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。

Boosting:每一轮的训练集不变,只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。

样例权重:

Bagging:使用均匀取样,每个样例的权重相等

Boosting:根据错误率不断调整样例的权值,错误率越大则权重越大。

预测函数:

Bagging:所有预测函数的权重相等。

Boosting:每个弱分类器都有相应的权重,对于分类误差小的分类器会有更大的权重。

并行计算:

Bagging:各个预测函数可以并行生成

Boosting:各个预测函数只能顺序生成,因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。

差别部分内容转自《Bagging和Boosting 概念及区别
本文首发自 产品经理的 AI 学习库 easyai.tech

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