监督学习——集成方法

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Bagging

AdaBoost

数据权重

集合模型

slearn中的Adaboost

超参数

相关学习资源

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Bagging

自助聚集（bootstrap aggregation ）。将数据分成很多的子集，然后随机选取一些，用简单的模型去训练，再选择一些数据用另外一个简单的模型去训练……最后将所有的简单模型连接起来，连接的方式可以用投票的方式等，最后完成所有数据的训练。

AdaBoost

自适应增强算法。第一次分类，分完之后惩罚那些错误的点，然后增加被惩罚点的大小，

数据权重

小例子：最开始左右点的权重是1，第一次分类，分类正确的点总权重是7，错误的是3，按照50:50的比例，将错误的点的权重变成7/3；第二次分类 ，正确的是11，错误的是3，错误的点的权重变成11/3。

权重公式：，这个公式可以变形，就是：正确的点 / 错误的点，然后再取对数。

如下图这种极端模型，几乎不可能发生，没什么可担心的，但是为了一致性检查，仍然有必要，来分如下这种极端案例。

 

 

集合模型

下图的做法，把右侧的三张图放到左侧图片中，对应的位置天上数字，图与图之间用加班做运算。

slearn中的Adaboost

>>> from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
>>> model = AdaBoostClassifier()
>>> model.fit(x_train, y_train)
>>> model.predict(x_test)

超参数

当我们定义模型时，我们可以确定超参数。在实际操作中，最常见的超参数为：

• base_estimator: 弱学习器使用的模型（切勿忘记导入该模型）。
• n_estimators: 使用的弱学习器的最大数量。

比如在下面的例子中，我们定义了一个模型，它使用 max_depth 为 2 的决策树作为弱学习器，并且它允许的弱学习器的最大数量为 4。

>>> from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
>>> model = AdaBoostClassifier(base_estimator = DecisionTreeClassifier(max_depth=2), n_estimators = 4)

相关学习资源

AdaBoost 的优秀资源：

• 这是一篇由 Freund 和 Schapire 合著的原始论文。
• 由 Freund 和 Schapire 合著的关于Adaboost几项实验的后续论文。
• 来自 Schapire 很棒的教程。