【机器学习算法】之集成算法的简介(Bagging, Boosting, Stacking)
集成算法(Ensemble learning)
一. 目的:
用多个算法进行集成,让机器学习效果比单个算法的效果更好。
二. 类别:
(1). Bagging:
训练多个分类器取平均
(2). Boosting:
从弱学习器开始加强,通过加权进行训练(不断添加新的树,完善前面的结果)
(3). Stacking:
聚合多个分类或回归模型(分阶段)
下面具体来说明三种集成算法。
三. Bagging 模型
(1). 定义:
bootstrap aggregation 。并行训练很多分类器。
(2). 典型代表:
随机森林。所谓随机森林可以从森林与随机两部分来理解,森林即多棵树,即多个分类器是并行的;随机即是多个分类器的数据采样是随机的,特征的选择是随机的,因为多个分类器如果数据采样,特征选择都是相同的,那么结果也必定是相同的,这样就没有意义了。随机是为了提高分类器的泛化能力。
(3). 随机森林的优势:
- 能够处理很高维度的数据,即特征很多的数据,且不用做特征选择。
- 能够计算出特征的重要程度,给出哪些特征比较重要。
- 多种分类器是并行的,运行速度快。
- 由于神经网络是黑盒,无法得知网络运算过程中的具体情况。而随机森林是可以进行可视化展示,便于分析。
四. Boosting 模型
(1). 定义:
从弱学习器开始加强,通过加权进行训练(不断添加新的树,完善前面的结果)
(2). 典型代表:
AdaBoost, Xgboost
(3). AdaBoost:
AdaBoost会根据前一次的分类效果调整数据的权重。即每次分类后,都会有分类正确,分类错误的情况,因此下一次分类要更加重视分类错误的情况,于是提高当前分类错误的数据的权重,减小分类正确的数据的权重。
(4). 结果:
每个分类器的结果都不一样,有的准确率高,有的准确率低,高的分类器权重高,低的分类器权重低,将多个分类器根据权值进行合体,得到最终的boost结果。
五. Stacking 模型
(1). 定义:
聚合多个分类或回归模型(分阶段)。即将各种分类器都堆在一起,通过各种方式得出结果。有的直接求均值,有的分阶段出结果。
(2). 分阶段:
第一阶段通过各种分类器求出各自相应的分类结果,第二阶段再将第一阶段的结果作为输入,进行训练得出结果。
(3). 效果:
将多种分类器堆叠在一起会使准确率有所提高,但是速度也会相应的减慢。
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2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57