机器学习之集成学习--Bagging

1. 概述

       Bagging也叫做bootstrap aggregating，是在原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术。是一种有放回抽样。如图：

2. 示例

3. 算法流程

       Bagging是投票式算法，如图所示：首先使用Bootstrap产生k不同的训练数据集，然后再分别基于这些训练数据集得到多个基础分类器，最后通过对基础分类器的分类结果进行组合得到一个相对更优的预测模型。

4. 代码实现

# 导入算法包以及数据集
from sklearn import neighbors
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

## 载入数据集：iris数据集
iris = datasets.load_iris()
x_data = iris.data[:,:2]
y_data = iris.target

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data)

## KNN模型
knn = neighbors.KNeighborsClassifier()
knn.fit(x_train, y_train)

def plot(model):
    # 获取数据值所在的范围
    x_min, x_max = x_data[:, 0].min() - 1, x_data[:, 0].max() + 1
    y_min, y_max = x_data[:, 1].min() - 1, x_data[:, 1].max() + 1

    # 生成网格矩阵
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
                         np.arange(y_min, y_max, 0.02))

    z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])# ravel与flatten类似，多维数据转一维。flatten不会改变原始数据，ravel会改变原始数据
    z = z.reshape(xx.shape)
    # 等高线图
    cs = plt.contourf(xx, yy, z)

# 画图
plot(knn)
# 样本散点图
plt.scatter(x_data[:, 0], x_data[:, 1], c=y_data)
plt.show()
# 准确率
knn.score(x_test, y_test)

输出：

## 决策树模型
dtree = tree.DecisionTreeClassifier()
dtree.fit(x_train, y_train)

# 画图
plot(dtree)
# 样本散点图
plt.scatter(x_data[:, 0], x_data[:, 1], c=y_data)
plt.show()
# 准确率
dtree.score(x_test, y_test)

输出：

## Bagging KNN
bagging_knn = BaggingClassifier(knn, n_estimators=100)
# 输入数据建立模型
bagging_knn.fit(x_train, y_train)
plot(bagging_knn)
# 样本散点图
plt.scatter(x_data[:, 0], x_data[:, 1], c=y_data)
plt.show()
bagging_knn.score(x_test, y_test)

输出：

## Bagging 决策树
bagging_tree = BaggingClassifier(dtree, n_estimators=100)
# 输入数据建立模型
bagging_tree.fit(x_train, y_train)
plot(bagging_tree)
# 样本散点图
plt.scatter(x_data[:, 0], x_data[:, 1], c=y_data)
plt.show()
bagging_tree.score(x_test, y_test)

输出：