本杂记摘录自文章<开发 | 为什么说集成学习模型是金融风控新的杀手锏?> 基本内容与分类见上述思维导图. . . 一.机器学习元算法 随机森林:决策树+bagging=随机森林 梯度提升树:决策树Boosting=GBDT . 1.随机森林 博客: R语言︱决策树族--随机森林算法 随机森林的原理是基于原始样本随机抽样获取子集,在此之上训练基于决策树的基学习器,然后对基学习器的结果求平均值,最终得到预测值. 随机抽样的方法常用的有放回抽样的booststrap,也有不放回的抽样.RF的基学习器…

bagging方法(自举汇聚法 bootstrap aggregating) boosting分类:最流行的是AdaBoost(adaptive boosting) 随机森林(random forest) GBDT-Gradient Boost Decision Tree(MART) 迭代决策树入门 统计学习方法——CART, Bagging, Random Forest, Boosting [Machine Learning & Algorithm] 随机森林(Random Forest) 机…

零. Introduction 1.learn over a subset of data choose the subset uniformally randomly (均匀随机地选择子集) apply some learning algorithm 解决第一个问题 :Boosting 算法 不再随机选择样本,而是选择the samples we are not good at? 寻找算法解决我们当下不知道如何解决的问题--学习的意义 baic idea behind boosting : f…

集成学习(Ensemble  learning)是使用一系列学习器进行学习,并使用某种规则把各个学习结果进行整合,从而获得比单个学习器显著优越的泛化性能.它不是一种单独的机器学习算法啊,而更像是一种优化策略.因为单个机器学习模型所能解决的问题有限,泛化能力差,但是通过构建组合多个学习器来完成学习任务往往能够获得奇效,这些学习器可以看成一个个基本单元,由他们组合最终形成一个强大的整体,该整体可以解决更复杂的问题,其思想可以形象的概括为三个臭皮匠赛过诸葛亮. 集成学习是机器学习的一大分支,他通过建立…

集成学习(Ensembling Learning) 标签(空格分隔): 机器学习 Adabost 对于一些弱分类器来说,如何通过组合方法构成一个强分类器.一般的思路是:改变训练数据的概率分布(权值分布),针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列的弱分类器,然后将他们组合起来,形成强分类器. 需要解决的问题有: 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布? 如何将若分类器组合成一个强分类器. 已知数据集\(T = \{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),..., (x_{n…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集 diabetes = datasets.load_di…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

目的:让机器学习效果更好,单个不行,群殴啊! Bagging:训练多个分类器取平均 Boosting:从弱学习器开始加强,通过加权来进行训练 (加入一棵树,比原来要强) Stacking:聚合多个分类或回归模型(可以分阶段来做) bagging模型 全称:bootstrap aggregation(说白了就是并行训练一堆分类器) 最典型代表:随机森林 随机:数据采样随机,特征选择随机 森林:很多个决策树并行放在一起 构造树模型 由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样.…

集成学习里面在不知道g的情况下边学习边融合有两大派:Bagging和Boosting,每一派都有其代表性算法,这里给出一个大纲. 先来说下Bagging和Boosting之间的相同点:都是不知道g,和blending的区别在于blending手里有已知的g,所以需要边学习g边融合.都需要先做bootstrap,然后再投票. 先来说下Bagging和Boosting之间的区别:bagging methods work best with strong and complex models (e.g…

一.集成学习法 在机器学习的有监督学习算法中,我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型,但实际情况往往不这么理想,有时我们只能得到多个有偏好的模型(弱监督模型,在某些方面表现的比较好).集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型,集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测,其他的弱分类器也可以将错误纠正回来. 集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法,以达到减小方差(bagging).偏差(boosting)或改进预测(sta…