集成学习：运用sklearn提升机器学习模型表现

2023-09-08 07:54:52

导言

机器学习算法凭借其从数据中挖掘规律、预测未知事件的能力，在各行各业掀起了一场变革。然而，单独的机器学习模型往往存在着局限性，可能难以应对复杂且多变的数据。集成学习应运而生，它通过结合多个基本学习器，有效克服了单一模型的不足。本文将深入浅出地介绍集成学习的概念，并使用流行的Python库sklearn实现各种集成学习算法。

集成学习的优势

集成学习相较于单一模型具有诸多优势：

降低方差： 通过组合多个模型，集成学习可以有效降低模型对训练数据的依赖性，从而提升泛化能力。
提高鲁棒性： 基本学习器之间的差异性增强了集成模型的鲁棒性，使其不易受到噪声和异常值的影响。
提升准确性： 集成学习可以融合不同模型的预测，综合考虑各模型的优势，从而提高整体预测准确性。

集成学习算法

sklearn提供了丰富的集成学习算法，包括：

投票器： 对基本学习器的预测结果进行简单的投票，根据多数票决定最终预测。
Bagging： 对训练数据进行有放回的采样，并训练多个基本学习器，最终预测由所有基本学习器的预测平均值得到。
Out of Bag (OOB)： 在Bagging的基础上，对未用于训练基本学习器的部分数据进行预测，以评估模型的泛化能力。
随机森林： Bagging的变种，除了对训练数据进行采样外，还对特征子集进行随机选取。
极端树： 一种特殊的随机森林，在每个节点分裂时，会搜索最能将训练数据分成两类的特征。
AdaBoosting： 一种自适应的集成学习算法，根据基本学习器的表现调整训练数据的权重。
梯度提升： 通过逐步添加新的基本学习器来训练集成模型，每个新的学习器都试图纠正之前学习器的错误。

sklearn代码实现

我们以鸢尾花数据集为例，使用sklearn实现集成学习算法：

import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import VotingClassifier, BaggingClassifier, RandomForestClassifier, ExtraTreesClassifier, AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 定义投票器集成模型
voting_classifier = VotingClassifier(estimators=[('dt', DecisionTreeClassifier()), ('rf', RandomForestClassifier())], voting='hard')

# 定义Bagging集成模型
bagging_classifier = BaggingClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=100, max_samples=0.8, max_features=0.8, bootstrap=True)

# 定义随机森林集成模型
random_forest_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, max_features='sqrt', bootstrap=True)

# 定义极端树集成模型
extra_trees_classifier = ExtraTreesClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, max_features='sqrt', bootstrap=True)

# 定义AdaBoosting集成模型
ada_boosting_classifier = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=100)

# 定义梯度提升集成模型
gradient_boosting_classifier = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3)

# 训练集成模型
voting_classifier.fit(X, y)
bagging_classifier.fit(X, y)
random_forest_classifier.fit(X, y)
extra_trees_classifier.fit(X, y)
ada_boosting_classifier.fit(X, y)
gradient_boosting_classifier.fit(X, y)

# 评估集成模型的准确性
print("投票器集成模型准确性：", voting_classifier.score(X, y))
print("Bagging集成模型准确性：", bagging_classifier.score(X, y))
print("随机森林集成模型准确性：", random_forest_classifier.score(X, y))
print("极端树集成模型准确性：", extra_trees_classifier.score(X, y))
print("AdaBoosting集成模型准确性：", ada_boosting_classifier.score(X, y))
print("梯度提升集成模型准确性：", gradient_boosting_classifier.score(X, y))