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【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现 Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了⼴泛的应⽤，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现⾮常好。
今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的⼤杀器的原理。
并在博⽂的后⾯附有相关代码实现。
总体来说，stacking集成算法主要是⼀种基于“标签”的学习，有以下的特点： ⽤法：模型利⽤交叉验证，对训练集进⾏预测，从⽽实现⼆次学习 优点：可以结合不同的模型 缺点：增加了时间开销，容易造成过拟合 关键点：模型如何进⾏交叉训练？下⾯我们来看看stacking的具体原理是如何进⾏实现的，stacking⼜是如何实现交叉验证和训练的。
⼀.使⽤单个机器学习模型进⾏stacking第⼀种stacking的⽅法，为了⽅便⼤家理解，因此只使⽤⼀个机器学习模型进⾏stacking。
stacking的⽅式如下图所⽰：我们可以边看图边理解staking过程。
我们先看training data，也就是训练数据（训练集）。
我们使⽤同⼀个机器学习model对训练数据进⾏了5折交叉验证（当然在实际进⾏stacking的时候，你也可以使⽤k折交叉验证，k等于多少都可以，看你⾃⼰，⼀般k=5或者k=10，k=5就是五折交叉验证），也就是每次训练的时候，将训练数据拆分成5份。
其中四份⽤于训练我们的模型，另外剩下的⼀份将训练好的模型，在这部分上对数据进⾏预测predict出相应的label。
由于使⽤了5折交叉验证，这样不断训练，⼀共经过5次交叉验证，我们就产⽣了模型对当前训练数据进⾏预测的⼀列label。
⽽这些label也可以当作我们的新的训练特征，将预测出来的label作为⼀列新的特征插⼊到我们的训练数据当中。
插⼊完成后，将我们新的tranning set再次进⾏训练，得到我们新，也是最后的model，也就是图中的model6。
这样就完成了第⼀次stacking，对于testing set⽽⾔，我们使⽤model 1/2/3/4/5分别对图中下⾯所对应的testing data进⾏预测，然后得到testing set的新的⼀列feature，或者称之为label。
常见监督学习聚类集成降维推荐算法汇总（一）监督学习1.线性回归：线性回归是一种用于建立线性模型的监督学习算法，在给定输入和输出之间建立一个线性关系，用于预测连续型输出。
它的目标是找到一条最佳拟合直线来描述输入和输出之间的关系。
2.逻辑回归：逻辑回归是一种用于建立分类模型的监督学习算法，用于预测二元型输出。
它通过将线性回归的结果经过一个激活函数转换为概率值，从而进行分类预测。
3.支持向量机：支持向量机是一种用于二分类和多分类的监督学习算法。
它通过将样本映射到高维特征空间中，构建一个超平面来实现对样本的划分。
其目标是找到一个最优的划分超平面，使得距离最近的样本点到超平面的间隔最大。
4.决策树：决策树是一种基于树形结构的监督学习算法，用于建立分类和回归模型。
它通过对特征进行划分，采用自顶向下的贪心策略构建决策树，从而实现对数据的分类和预测。
5.随机森林：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对其结果进行综合来实现分类和回归。
每个决策树都是基于随机选择的样本和特征构建的，最终输出通过投票或平均等方式进行集成。
6.朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立，通过计算先验概率和条件概率来进行分类预测。
朴素贝叶斯算法简单快速，常用于文本分类等任务。
聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为多个类别或簇，使得同一类别内的样本相似度高，不同类别之间的样本相似度低。
常见的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN等。
1. K-means聚类：K-means聚类是一种划分聚类算法，通过迭代计算样本到聚类中心的距离，并将样本划分到距离最近的聚类中心所对应的类别中。
它的目标是最小化样本与聚类中心的距离总和。
2.层次聚类：层次聚类是一种基于层次性的聚类算法，通过合并或分割样本来构建聚类树。
它可以根据样本之间的相似度构建凝聚式聚类树或分裂式聚类树，并通过剪枝来确定最终的聚类结果。
随机森林的原理随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行分类和回归任务。
它的原理基于决策树和随机抽样的思想，具有一定的鲁棒性和预测能力。
本文将详细介绍随机森林的原理和应用，并探讨其优缺点及改进方法。
一、随机森林的原理随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是一个分类器。
在随机森林中，每个决策树的生成过程都是独立的，首先从样本集中通过有放回抽样（bootstrap）的方式抽取出n个样本，然后对每个样本随机选择k个特征，构建决策树。
这里的k是一个常数，通常取总特征数的平方根。
每个决策树都对应着一个子样本集和一个特征子集，通过递归地选择最优特征进行划分，直到满足某个停止条件（如节点样本数小于阈值或深度达到预定值）。
在决策树的生成过程中，每个节点通过计算一个评价指标（如信息增益或基尼指数）来选择最优特征进行划分。
决策树的划分过程会不断减少样本的纯度，直到达到叶节点。
叶节点的类别由该节点中样本的多数类确定。
每个决策树都会对新样本进行分类，最终通过投票的方式确定随机森林的预测结果。
二、随机森林的优点1. 随机森林能够处理高维数据和大规模数据集，具有较强的泛化能力。
2. 随机森林能够处理缺失值和不平衡数据集，并且对异常值具有较好的鲁棒性。
3. 随机森林能够评估特征的重要性，可以用于特征选择和特征工程。
4. 随机森林可以并行计算，提高了训练速度。
三、随机森林的应用1. 随机森林广泛应用于分类问题，如垃圾邮件过滤、疾病诊断等。
通过训练多个决策树，随机森林可以提高分类的准确度和鲁棒性。
2. 随机森林可以用于回归问题，如房价预测、股票走势预测等。
通过训练多个决策树，随机森林可以提供更加准确的预测结果。
3. 随机森林还可以用于异常检测、聚类分析等领域。
通过利用随机森林的特征选择和异常检测能力，可以有效地发现异常样本或聚类相似样本。
四、随机森林的改进方法尽管随机森林具有很多优点，但也存在一些缺点。
比如，随机森林在处理高维数据时容易过拟合，而且对噪声数据敏感。
boost any 原理摘要：1.Boost 算法的原理概述2.Boost 算法的组成部分3.Boost 算法的核心思想4.Boost 算法的具体实现方式5.Boost 算法的应用和优势正文：Boost 算法，全称Bootstrap Aggregation，是一种集成学习算法，其核心思想是通过组合多个基本分类器来提高分类准确性。
下面我们将详细介绍Boost 算法的原理和实现方式。
1.Boost 算法的原理概述Boost 算法是一种自适应的加权投票算法，其主要目的是通过加权投票的方式，对多个基本分类器的输出结果进行综合，从而得到最终的分类结果。
其基本原理是，对于分类错误的样本，会增加其对应的基本分类器的权重，而对于分类正确的样本，则会降低其对应的基本分类器的权重。
这样，经过多轮迭代后，分类器对于分类错误的样本会有更高的关注度，从而提高分类准确性。
2.Boost 算法的组成部分Boost 算法主要由三个部分组成：弱学习器、强学习器和加权投票。
弱学习器是Boost 算法的基本单元，其主要负责对训练数据进行分类，并将分类结果输出给强学习器。
强学习器则是Boost 算法的核心部分，其主要负责对多个弱学习器的输出结果进行加权投票，从而得到最终的分类结果。
加权投票则是Boost 算法的一种决策方式，其主要根据弱学习器的权重来决定最终的分类结果。
3.Boost 算法的核心思想Boost 算法的核心思想是，通过加权投票的方式，对多个基本分类器的输出结果进行综合，从而得到最终的分类结果。
其基本原理是，对于分类错误的样本，会增加其对应的基本分类器的权重，而对于分类正确的样本，则会降低其对应的基本分类器的权重。
这样，经过多轮迭代后，分类器对于分类错误的样本会有更高的关注度，从而提高分类准确性。
4.Boost 算法的具体实现方式Boost 算法的具体实现方式主要有两种：一种是AdaBoost，另一种是XGBoost。
AdaBoost 是Boost 算法的一种基本实现方式，其主要通过自适应的方式，动态地调整基本分类器的权重，从而得到最终的分类结果。
机器学习的集成学习技术随着大数据和云计算技术的不断发展，机器学习作为人工智能的重要分支之一，越来越受到重视和关注。
近年来，集成学习技术在机器学习领域中得到了广泛的应用和研究。
本文将介绍机器学习的集成学习技术。
一、机器学习简介机器学习是一种能够让计算机从数据中自动学习模型的技术。
通常情况下，机器学习可以分为三种类型：有监督学习、无监督学习和强化学习。
其中，有监督学习是指在已知标记数据的情况下，训练模型来预测新的未知数据的标记；无监督学习是指在没有标记数据的情况下，训练模型来发现数据中的潜在结构和模式；强化学习则是指将智能体放置在环境中，通过与环境的互动来学习策略，并获得最大化奖励的目标。
机器学习通常需要解决两个主要问题：模型选择和参数调整。
模型选择是指选择最适合数据的模型；参数调整是指寻找最优的模型参数。
为了解决这些问题，通常需要使用集成学习技术。
二、集成学习技术集成学习是指将多个学习器组合起来，形成一个更强大的学习器。
通常情况下，集成学习可以分为两种类型：并行集成和串行集成。
并行集成是指将多个学习器同时应用于训练数据，然后将它们的输出进行投票或平均来得出最终结果。
其中，投票法是指每个学习器为一个类别投票，最终选取得票数最多的作为最终结果；平均法是指对多个学习器的输出取平均值，作为最终输出。
串行集成是指将多个学习器分成若干层，每一层的学习器输出作为下一层学习器的输入，最终由输出层输出最终结果。
其中，常见的串行集成算法包括boosting和bagging。
boosting是一种提高弱分类器的准确率的算法，它通过不断调整数据权值的方式来使得分类器能够更加关注难以分类的例子，从而提高分类效果。
常见的boosting算法包括AdaBoost和GBDT。
bagging是一种基于bootstrap采样的并行集成算法，它通过从原始数据集中采样若干子集，每个子集训练一个基分类器，最终将这些分类器进行投票或平均获得最终结果。
1.什么是GBDTGBDT属于集成算法的一种，基分类器是回归树（分类问题也是回归树，最后再用sigmoid或者softmax函数计算类别），是一种boosting算法，即逐步拟合逼近真实值，是一个串行的算法，可以减少bias（误差）却不能减少variance（偏差），因为每次基本都是全样本参与训练，不能消除偶然性的影响，但每次都逐步逼近真实值，可以减少误差。
GBDT包括三种基本用法，一是回归，二是二分类，三是多分类。
技术细节有点差异，但是整体思路都是一样的。
2.GBDT要知道的基础知识•基分类器是cart回归树，你要知道树怎么划分节点，怎么停止分裂，这个不知道的自己去百度吧。
•损失函数有很多，回归问题常用均方差，绝对值，huber和分位数也常用，但是基本的问题就用均方差解决了，因为求导特别方便；分类问题常用对数形式的损失函数，这里注意用的是（-1,1）形式的对数损失函数，可以证明和（0,1）形式的是等价的•目标函数值初始化，每次说到目标函数和损失函数都害怕大家误解，这里的目标函数指函数最终预测值。
初代的目标函数，根据目标函数的不同会有不同的初始化方案，比如均方差损失是均值，绝对值损失是中位数，对数损失是正负样本概率值比的一半。
•正则化，人家别的算法都在损失函数上加一个L2正则，这个树咋办啊，这个树有自己的办法，比如设置一个学习率，设置一个树的结构（最大的深度，最大的叶子节点数），也可以随机抽样本训练树，也可以随机抽指标参与训练，也可以用CART 的剪枝策略。
•回归和分类有什么区别，回归树叶子节点得分就是均值，然后每棵树每个样本都有一个得分，得分累加就是最后的预测值。
分类就不一样了，叶子节点的得分是用牛顿法计算出来的用偏差计算的一个数值，听听这个麻烦，你肯定不能它直接当预测结果，用sigmoid或者softmax算一下概率就出来分类了。
•为什么残差可以作为拟合的目标值，因为采用梯度下降算法，梯度就是求导，平方损失函数，残差就是梯度。
人工智能分类算法人工智能分类算法人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能行为的学科。
而人工智能分类算法则是实现人工智能技术的关键。
它能够将数据集中的样本按照其特征进行分类，从而帮助计算机模拟人类的分类思维和判断能力。
下面将介绍几种常见的人工智能分类算法。
一、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据集进行分割，使得每个分割部分尽可能地纯净，即只包含属于同一类别的样本。
决策树算法的优点是易于理解和解释，可以处理具有缺失值的数据，同时对异常值具有鲁棒性。
然而，决策树算法也存在容易过拟合的问题，需要采取一些措施进行优化。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设特征之间相互独立，从而简化了模型的计算和参数估计。
朴素贝叶斯算法的优点是计算简单，速度快，对小规模数据集表现良好。
然而，朴素贝叶斯算法也存在对输入数据的要求较高，对特征之间的相关性敏感等缺点。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
它通过找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本能够被最大程度地分开。
支持向量机算法的优点是可以处理高维数据、非线性数据和小样本数据，并且对于噪声和异常值具有较好的鲁棒性。
然而，支持向量机算法也存在计算复杂度高、对参数选择敏感等问题。
四、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经元工作原理的分类算法。
它通过构建多层的神经元网络，并通过学习调整网络中的连接权重，从而实现对样本的分类。
神经网络算法的优点是可以处理复杂的非线性问题，并且对于一些大规模数据集表现良好。
然而，神经网络算法也存在训练时间长、对初始参数敏感等问题。
五、集成学习算法集成学习算法是一种将多个分类器组合起来进行决策的分类算法。
它通过构建多个基分类器，并通过投票、加权平均等方式进行集成，从而提高分类的准确性和鲁棒性。
集成学习算法的优点是可以充分利用不同分类器的优势，并且对于一些复杂问题具有较好的泛化能力。
机器学习笔记之AdaBoost算法详解以及代码实现0x00 概述AdaBoost，全称是“Adaptive Boosting”，由Freund和Schapire在1995年⾸次提出，并在1996发布了⼀篇新的论⽂证明其在实际数据集中的效果。
这篇博客主要解释AdaBoost的算法详情以及实现。
它可以理解为是⾸个“boosting”⽅式的集成算法。
是⼀个关注⼆分类的集成算法。
0x01 算法的总体情况AdaBoost的⽬标是建⽴如下的最终的分类器：其中，假设我们输⼊的训练数据总共有nn个，⽤(x_1,y_y),\cdots,(x_n,y_n)(x1,y y),⋯,(x n,y n)表⽰，其中xx是⼀个多为向量，⽽其对应的y=\{-1,1\}y={−1,1}。
1.1 sign函数这⾥的signsign函数是符号函数。
判断实数的正负号。
即如果输⼊是正数，那么输出为1；输⼊为负数，那么输出为-1；如果输⼊是0的话，那么输出为0。
因此，AdaBoost的⽬标是判断\{-1,1\}{−1,1}的⼆分类判别算法。
其函数图像如下所⽰：1.2 弱分类器f(x)模型中的f_m(x)f m(x)是弱分类器。
这⾥假设⼀个AdaBoost是由MM个弱分类器加全求和得到。
每⼀个弱分类器f_m(x)f m(x)都给出⼀个预测结果，然后根据其对应的权重\theta_mθm加权求和。
因此，我们可以看到，AdaBoost的⽬标其实就是求出每个弱分类器的模型参数，以及其对应的权重。
0x02 AdaBoost的求解前⾯可以看到AdaBoost的模型本⾝⾮常简单。
那么，如何求解这个模型中弱分类器的权重及其参数呢？其步骤如下：⾸先，根据前⾯所述，有nn个数据，我们初始化每个数据的权重都是⼀样的：接下来，我们对每⼀个弱分类器(1,\cdots,M)(1,⋯,M)都进⾏如下操作：1) 训练⼀个弱分类器，使得其分类误差最⼩，此时计算该分类器的误差计算如下公式：这个公式的含义就是模型的误差等于每⼀个错分的样本权重之和。
集成学习的构建 集成学习是指在建立基学习器的基础上进行有效融合集成形成强学习器，其中包括3个主要阶段性工作：一是基学习器的构建设计；二是基学习器的集成方法；三是基学习器结果的整合。集成学习算法的一般实现框架如图7-1所示。
图7-1 集成学习算法的一般实现框架 集成学习的两个主要工作一般可以划分为训练和检验两个阶段。训练阶段是训练形成集成模型，主要针对训练样本数据集，划分多个基学习器按照一定的融合集成规则形成一个强学习器；检验阶段是验证调整集成模型，主要针对测试样本数据集，对多个基学习器的预测结果按照一定的集成整合规则形成集成预测结果。 集成学习按照基学习器的类型异同，可以分为同质集成学习和异质集成学习。同质集成学习是指基学习器的类型为同一类学习器，如都是决策树的基分类器集成为强决策树，都是神经网络的基学习器进行集成，如典型的Bagging算法。异质集成学习是不同类型的基学习器的集成，如决策树与神经网络的集成，如叠加法（Stacking算法）和元学习法(Meta Learning)。根据基学习器的生成顺序，集成学习可以划分为串行组合方法、并行组合方法和混合拓扑组合方法，经典的集成学习方法Boosting及其改进的AdaBoost、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)都是串行组合方法，Bagging及在此基础上的随机森林算法则是并行组合方法，两阶段集成学习(Two-Phases Ensernble Leaming,TPEL)是一种先串行后并行的混合拓扑组合方法。根据基学习器的学习基础，集成学习可以划分为基于数据和基于属性的集成方法，其中Bagging、AdaBoost都是基于数据样本的集成方法。
