人工智能經(jīng)典電子書1.集成學(xué)習(xí)

集成學(xué)習(xí)課程大綱2018.9.15集成學(xué)習(xí)實戰(zhàn)2018.9.22Boosting與Adaboost實戰(zhàn)2018.9.29Bagging與隨機森林實戰(zhàn)集成學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)(ensemblelearning)是現(xiàn)在非常火爆的機器學(xué)習(xí)方法。它本身不是一個單獨的機器學(xué)習(xí)算法，而是通過構(gòu)建并結(jié)合多個機器學(xué)習(xí)器來完成學(xué)習(xí)任務(wù)。也就是我們常說的“博采眾長”。集成學(xué)習(xí)可以用于分類問題集成，回歸問題集成，特征選取集成，異常點檢測集成等等，可以說所有的機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都可以看到集成學(xué)習(xí)的身影。集成學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)綜述基本思想基礎(chǔ)分類器組合策略

對于回歸預(yù)測（數(shù)值）簡單平均加權(quán)平均對于分類預(yù)測（類別）簡單投票加權(quán)投票學(xué)習(xí)法集成學(xué)習(xí)方法BoostingAdaboostAdboost+決策樹=提升樹決策樹+GradientBoosting=GBDTBagging隨機森林（決策樹）（決策樹）ID3(信息增益)c4.5（信息增益率）CART（基尼系數(shù)）Stacking模型評價方差&偏差集成學(xué)習(xí)概述對于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，我們通過訓(xùn)練若干個個體學(xué)習(xí)器，通過一定的結(jié)合策略，就可以最終形成一個強學(xué)習(xí)器，以達(dá)到博采眾長的目的。集成學(xué)習(xí)有兩個主要的問題需要解決，第一是如何得到若干個個體學(xué)習(xí)器，第二是如何選擇一種結(jié)合策略，將這些個體學(xué)習(xí)器集合成一個強學(xué)習(xí)器。集成學(xué)習(xí)：簡單直觀的例子對實例進行分類對多個分類器的分類結(jié)果進行某種組合來決定最終的分類，以取得比單個分類器更好的性能※定義：集成學(xué)習(xí)是使用一系列學(xué)習(xí)器進行學(xué)習(xí)，并使用某種規(guī)則把各個學(xué)習(xí)結(jié)果進行整合從而獲得比單個學(xué)習(xí)器更好的學(xué)習(xí)效果的一種機器學(xué)習(xí)方法。如果把單個分類器比作一個決策者的話，集成學(xué)習(xí)的方法就相當(dāng)于多個決策者共同進行一項決策。集成學(xué)習(xí)在概率近似正確（PAC）學(xué)習(xí)的框架中，一個概念（一個類），如果存在一個多項式的學(xué)習(xí)算法能夠?qū)W習(xí)它，如果正確率很高，那么就稱這個概念是強可學(xué)習(xí)（stronglylearnable）的。如果正確率不高，僅僅比隨即猜測略好，那么就稱這個概念是弱可學(xué)習(xí)（weaklylearnable）的。后來證明強可學(xué)習(xí)與弱可學(xué)習(xí)是等價的

解決的問題：1.弱分類器之間是怎樣的關(guān)系？2.組合時，如何選擇學(xué)習(xí)器？3.怎樣組合弱分類器？集成學(xué)習(xí)解決的問題1.弱分類器之間是怎樣的關(guān)系？

第一種就是所有的個體學(xué)習(xí)器都是一個種類的，或者說是同質(zhì)的。

第二種是所有的個體學(xué)習(xí)器不全是一個種類的，或者說是異質(zhì)的。集成學(xué)習(xí)之個體學(xué)習(xí)器個體學(xué)習(xí)器有兩種選擇：第一種就是所有的個體學(xué)習(xí)器都是一個種類的，或者說是同質(zhì)的。比如都是決策樹個體學(xué)習(xí)器，或者都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個體學(xué)習(xí)器。第二種是所有的個體學(xué)習(xí)器不全是一個種類的，或者說是異質(zhì)的。比如我們有一個分類問題，對訓(xùn)練集采用支持向量機個體學(xué)習(xí)器，邏輯回歸個體學(xué)習(xí)器和樸素貝葉斯個體學(xué)習(xí)器來學(xué)習(xí)，再通過某種結(jié)合策略來確定最終的分類強學(xué)習(xí)器。集成學(xué)習(xí)之個體學(xué)習(xí)器目前而言，同質(zhì)個體學(xué)習(xí)器應(yīng)用最廣泛，一般我們常說的集成學(xué)習(xí)的方法都是指的同質(zhì)個體學(xué)習(xí)器。而同質(zhì)個體學(xué)習(xí)器使用最多的模型是CART決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同質(zhì)個體學(xué)習(xí)器按照個體學(xué)習(xí)器之間是否存在依賴關(guān)系可以分為兩類，第一個是個體學(xué)習(xí)器之間存在強依賴關(guān)系，一系列個體學(xué)習(xí)器基本都需要串行生成，代表算法是boosting系列算法，第二個是個體學(xué)習(xí)器之間不存在強依賴關(guān)系，一系列個體學(xué)習(xí)器可以并行生成，代表算法是bagging和隨機森林（RandomForest）系列算法。集成學(xué)習(xí)2.組合時，如何選擇學(xué)習(xí)器？

考慮準(zhǔn)確性和多樣性

準(zhǔn)確性指的是個體學(xué)習(xí)器不能太差，要有一定的準(zhǔn)確度；

多樣性則是個體學(xué)習(xí)器之間的輸出要具有差異性集成學(xué)習(xí)3.怎樣組合弱分類器？

組合策略：（1）平均法（2）投票法（3）學(xué)習(xí)法集成學(xué)習(xí)（1）平均法對于數(shù)值類的回歸預(yù)測問題思想：對于若干個弱學(xué)習(xí)器的輸出進行平均得到最終的預(yù)測輸出。簡單平均法加權(quán)平均法其中wi是個體學(xué)習(xí)器hi的權(quán)重，通常有wi≥0,集成學(xué)習(xí)（2）投票法對于分類問題的預(yù)測

思想：多個基本分類器都進行分類預(yù)測，然后根據(jù)分類結(jié)果用某種投票的原則進行投票表決，按照投票原則使用不同投票法。一票否決、一致表決、少數(shù)服從多數(shù)閾值表決：首先統(tǒng)計出把實例x劃分為Ci和不劃分為Ci的分類器數(shù)目分別是多少，然后當(dāng)這兩者比例超過某個閾值的時候把x劃分到Ci。集成學(xué)習(xí)（3）學(xué)習(xí)法之前的方法都是對弱學(xué)習(xí)器的結(jié)果做平均或者投票，相對比較簡單，但是可能學(xué)習(xí)誤差較大。代表方法是Stacking思想：不是對弱學(xué)習(xí)器的結(jié)果做簡單的邏輯處理，而是再加上一層學(xué)習(xí)器，分為2層。第一層是用不同的算法形成T個弱分類器，同時產(chǎn)生一個與原數(shù)據(jù)集大小相同的新數(shù)據(jù)集，利用這個新數(shù)據(jù)集和一個新算法構(gòu)成第二層的分類器。

集成學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)主要學(xué)習(xí)方法：根據(jù)個體學(xué)習(xí)器的生成方式，目前的集成學(xué)習(xí)方法大致可分為兩類，Boosting：個體學(xué)習(xí)器間存在強依賴關(guān)系，必須串行生成的序列化方法；

串行：下一個分類器只在前一個分類器預(yù)測不夠準(zhǔn)的實例上進行訓(xùn)練或檢驗。Bagging：個體學(xué)習(xí)器間不存在強依賴關(guān)系，可同時生成的并行化方法。并行：所有的弱分類器都給出各自的預(yù)測結(jié)果，通過組合把這些預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)化為最終結(jié)果。集成學(xué)習(xí)Boosting重賦權(quán)法：即在訓(xùn)練過程的每一輪中，根據(jù)樣本分布為每一個訓(xùn)練樣本重新賦予一個權(quán)重。對無法接受帶權(quán)樣本的基學(xué)習(xí)算法，則可以通過重采樣法來處理，即在每一輪的學(xué)習(xí)中，根據(jù)樣本分布對訓(xùn)練集重新進行采樣，在用重采樣而來的樣本集對基學(xué)習(xí)器進行訓(xùn)練。

代表算法：Adboost決策樹+adboost=提升樹GBDT（GradientBoostDecisionTree）梯度提升決策樹決策樹+GradientBoosting=GBDT

其他叫法：GradientTreeBoostingGBRT(GradientBoostRegressionTree)梯度提升回歸樹MART(MultipleAdditiveRegressionTree)多決策回歸樹TreeNet決策樹網(wǎng)絡(luò)集成學(xué)習(xí)Bagging(bootstrapaggregation)Bagging的策略：

-從樣本集中用Bootstrap采樣選出n個樣本

-在所有屬性上，對這n個樣本建立分類器（CARTorSVMor...）

-重復(fù)以上兩步m次，i.e.buildm個分類器（CARTorSVMor...）

-將數(shù)據(jù)放在這m個分類器上跑，最后vote看到底分到哪一類

Bootstrap方法是非常有用的一種統(tǒng)計學(xué)上的估計方法。Bootstrap是對觀測信息進行再抽樣，進而對總體的分布特性進行統(tǒng)計推斷。Bootstrap是一種有放回的重復(fù)抽樣方法，抽樣策略就是簡單的隨機抽樣。Bagging擴展變體隨機森林（randomforest簡稱RF）隨機森林：決策樹+bagging=隨機森林集成學(xué)習(xí)從偏差-方差分解的角度偏差(bias)：描述的是預(yù)測值的期望與真實值之間的差距。偏差越大，越偏離真實數(shù)據(jù)，如下圖第二行所示。方差(variance)

：描述的是預(yù)測值的變化范圍，離散程度，也就是離其期望值的距離。方差越大，數(shù)據(jù)的分布越分散，如下圖右列所示。集成學(xué)習(xí)Boosting主要關(guān)注降低偏差偏差刻畫了學(xué)習(xí)算法本身的擬合能力Boosting思想，對判斷錯誤的樣本不停的加大權(quán)重，為了更好地擬合當(dāng)前數(shù)據(jù)，所以降低了偏差，因此Boosting能基于泛化性能相當(dāng)弱的學(xué)習(xí)器構(gòu)建出