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1.集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法,参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大.集成算法本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起.集成算法可以分为同质集成和异质集成,同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类型的学习器,比如都是决策树:异质集成是集成算法中的个体学习器由不同类型的学习器组成的.(目前比较流行的集成算法都是同质算法,而且基本都是基于决策树或者神经网络的) 集成算法是由多个弱学习器组成的算法,…

一.简介 xgboost在集成学习中占有重要的一席之位,通常在各大竞赛中作为杀器使用,同时它在工业落地上也很方便,目前针对大数据领域也有各种分布式实现版本,比如xgboost4j-spark,xgboost4j-flink等.xgboost的基础也是gbm,即梯度提升模型,它在此基础上做了进一步优化... 二.损失函数:引入二阶项 xgboost的损失函数构成如下,即一个经验损失项+正则损失项: \[Cost(y,F_{m-1},f_m)=\sum_{i=1}^n L(y_i,F_{m-1}(x…

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1 引言 本文将从算法原理出发,展开介绍KNN算法,并结合机器学习中常用的Iris数据集通过代码实例演示KNN算法用法和实现. 2 算法原理 KNN(kNN,k-NearestNeighbor)算法,或者说K近邻算法,应该算是机器学习中众多分类算法最好理解的一个了.古语有云:物以类聚,人以群分.没错,KNN算法正是这一思想为核心,对数据进行分类. 而所谓K近邻,意思是对于每一个待分类样本,都可以以与其最近的K个样本点的多数分类来来进行划分.举个例子,办公室新来了一个同事,他的位置边上坐着的10个…

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一.利用回归树实现分类 分类也可以用回归树来做,简单说来就是训练与类别数相同的几组回归树,每一组代表一个类别,然后对所有组的输出进行softmax操作将其转换为概率分布,然后再通过交叉熵或者KL一类的损失函数求每颗树相应的负梯度,指导下一轮的训练,以三分类为例,流程如下: 二.softmax+交叉熵损失,及其梯度求解 分类问题,一般会选择用交叉熵作为损失函数,下面对softmax+交叉熵损失函数的梯度做推导: softmax函数在最大熵那一节已有使用,再回顾一下: \[softmax([y_1^…

1 引言 上一篇博客中介绍了ID3和C4.5两种决策树算法,这两种决策树都只能用于分类问题,而本文要说的CART(classification and regression tree)决策树不仅能用于分类问题,也能用于回归问题. 与ID3算法和C4.5算法相比,CART 还有个特性就是其所有非叶子结点都只有两个子树,也就是说在根据特征属性分裂数据集时,无论该特征属性有多少个可能取值,都只有两种选择——‘是’和‘否’,以上文中判断是否是程序员数据集为例,如果根据近视程度进行分裂,可以将数据集分为{…

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一.简介 adaboost是一种boosting方法,它的要点包括如下两方面: 1.模型生成 每一个基分类器会基于上一轮分类器在训练集上的表现,对样本做权重调整,使得错分样本的权重增加,正确分类的样本权重降低,所以当前轮的训练更加关注于上一轮误分的样本: 2.模型组合 adaboost是采用的加权投票的方法 简单来说,adaboost算法涉及两种权重的计算:样本权重.分类器权重,接下来直接讲算法流程 二.算法流程 输入:训练集\(T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,…

介绍 前面对模型的组合主要用了两种方式: (1)一种是平均/投票: (2)另外一种是加权平均/投票: 所以,我们有时就会陷入纠结,是平均的好,还是加权的好,那如果是加权,权重又该如何分配的好?如果我们在这些模型预测的结果上再训练一个模型对结果做预测,那么岂不是就免除了这些烦恼:而训练后,也可以方便的获取这些基分类器的权重(等价于下一层级模型的特征权重),且结果也更为客观!简单流程如下: 当然实际训练时回更加细致和复杂,比如: (1)通常会对数据做\(k\)折切分,切分为\(k\)份,然后将每个基…

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有…

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…

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…

摘要:本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍,然后编写程序实现决策树算法,再根据Python自带机器学习包实现决策树算法,最后从决策树引申至集成学习相关内容. 1.决策树 决策树作为一种常见的有监督学习算法,在机器学习领域通常有着不错的表现,决策树在生活中决策去做某件事时,会根据自己的经验考虑到多种因素,那么在程序逻辑中使用if~else的堆叠,决定最终结果的过程其实就算是决策树的一种体现,如下图(举个不太恰当的例子).学术一点来说,决策树就是根据以往发生的事的概率,来评估风险,作出…

摘要:上一节对决策树的基本原理进行了梳理,本节主要根据其原理做一个逻辑的实现,然后调用sklearn的包实现决策树分类. 这里主要是对分类树的决策进行实现,算法采用ID3,即以信息增益作为划分标准进行. 首先计算数据集的信息熵,代码如下: 1 import math 2 import numpy as np 3 4 5 def calcShannonEnt(data): 6 num = len(data) 7 # 保存每个类别的数目 8 labelCounts = {} 9 # 每一个样本 10…

集成学习简介 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务. 如何产生"好而不同"的个体学习器,是集成学习研究的核心. 集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能,这种方法相较于当个单个模型通常能够获得更好的预测结果.这也是集成学习在众多高水平的比赛如奈飞比赛,KDD和Kaggle,被首先推荐使用的原因. 一般来说集成学习可以分为三大类: 用于减少方差的bagging 用于减少偏差的boosting 用于提升预测结果的stacking 集…

一.oob(Out - of - Bag) 定义:放回取样导致一部分样本很有可能没有取到,这部分样本平均大约有 37% ,把这部分没有取到的样本称为 oob 数据集: 根据这种情况,不对数据集进行 train_test_split,也就是不适用 测试数据集,而使用这部分没有取到的样本做测试 / 验证: 2)oob_score 参数 Bagging 取样方式的集成学习算法,可以不对数据集进行 train_test_split ,而是使用 oob 数据集作为验证数据集: oob_score 是 Ba…

一.集成学习算法的问题 可参考:模型集成(Enxemble) 博主:独孤呆博 思路:集成多个算法,让不同的算法对同一组数据进行分析,得到结果,最终投票决定各个算法公认的最好的结果: 弊端:虽然有很多机器学习的算法,但是从投票的角度看,仍然不够多:如果想要有效果更好的投票结果,最好有更多的算法参与:(概率论中称大数定理) 方案:创建更多的子模型,集成更多的子模型的意见: 子模型之间要有差异,不能一致: 二.如何创建具有差异的子模型 1)创建思路.子模型特点 思路:每个子模型只使用样本数据的一部分:…

集成学习不是一种具体的算法,而是在机器学习中为了提升预测精度而采取的一种或多种策略.其原理是通过构建多个弱监督模型并使用一定策略得到一个更好更全面的强监督模型.集成学习简单的示例图如下: 通过训练得到若干个个体学习器,并通过一定策略得到一个集成学习器. 集成方式因为学习算法的不同又分为"同质"和"异质",如果个体学习器中只包含一种学习算法,例如都是决策树,或都是神经网络,这样的集成就是同质集成,如果个体学习器中包含了多种学习算法,则称为异质集成. 集成学习的目的是得…

集成学习(Ensemble Learning) 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5): 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升 常见的集成学习思想有: Bagging Boosting Stacking Why need Ensemble Learning? 1. 弱分…

前面对GBDT的算法原理进行了描述,通过前文了解到GBDT是以回归树为基分类器的集成学习模型,既可以做分类,也可以做回归,由于GBDT设计很多CART决策树相关内容,就暂不对其算法流程进行实现,本节就根据具体数据,直接利用Python自带的Sklearn工具包对GBDT进行实现. 数据集采用之前决策树中的红酒数据集,之前的数据集我们做了类别的处理(将连续的数据删除了,且小批量数据进行了合并),这里做同样的处理,将其看为一个多分类问题. 首先依旧是读取数据,并对数据进行检查和预处理,这里就不再赘述…

1 前言 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5). 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升. 集成学习可以用于分类问题集成,回归问题集成,特征选取集成,异常点检测集成等等,可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影. 2 集成学习概述 常见的集成学习思想有∶ Bag…

集成学习 就是不断的通过数据子集形成新的规则,然后将这些规则合并.bagging和boosting都属于集成学习.集成学习的核心思想是通过训练形成多个分类器,然后将这些分类器进行组合. 所以归结为(1)训练样本数据如何选取? (2)分类器如何合并? 一.bagging bagging 通过将全部数据集中均匀随机有放回的挑选部分数据,然后利用挑选出的数据训练模型,然后再随机挑选部分数据训练一个新的模型,经过多次选择,形成多个模型,把每一个模型的值加权取平均就是bagging. 所以baging (…

一.集成学习的思路 共 3 种思路: Bagging:独立的集成多个模型,每个模型有一定的差异,最终综合有差异的模型的结果,获得学习的最终的结果: Boosting(增强集成学习):集成多个模型,每个模型都在尝试增强(Boosting)整体的效果: Stacking(堆叠):集成 k 个模型,得到 k 个预测结果,将 k 个预测结果再传给一个新的算法,得到的结果为集成系统最终的预测结果: 二.增强集成学习(Boosting) 1)基础理解 Boosting 类的集成学习,主要有:Ada Boos…

一.集成学习的思想 集成学习的思路:一个问题(如分类问题),让多种算法参与预测(如下图中的算法都可以解决分类问题),在多个预测结果中,选择出现最多的预测类别做为该样本的最终预测类别: 生活中的集成思维: 选择电影:10 个人中,如果有8个人觉得这个电影值得看,那么很多人就会跟进这个现象选择看这部电影: 二.scikit-learn 中的集成分类器 scikit-learn 中封装的集成分类器:VotingClassifier 1)模拟集成学习操作 模拟数据集 import numpy as np…

集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务.其工作流程为: 1)先产生一组“个体学习器”.在分类问题中,个体学习器也称为基类分类器 2)再使用某种策略将它们结合起来. 通常使用一种或者多种已有的学习算法从训练数据中产生个体学习器.通常选取个体学习器的准则是: 1)个体学习器要有一定的准确性,预测能力不能太差 2)个体学习器之间要有多样性,即学习器之间要有差异 根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大概可以分为以下两类: 1)Boosting算法:在Boosting算法中,个体学习器之…