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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代集成學(xué)習(xí)是什么？有哪些分類？
集成學(xué)習(xí)是什么？有哪些分類？
2020-07-03
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今天小編給大家?guī)?lái)的是現(xiàn)在非常火爆的機(jī)器學(xué)習(xí)方法——集成學(xué)習(xí)。集成學(xué)習(xí)，顧名思義，通過(guò)將多個(gè)單個(gè)學(xué)習(xí)器集成/組合在一起，使它們共同完成學(xué)習(xí)任務(wù)，有時(shí)也被稱為“多分類器系統(tǒng)(multi-classifier system)”、基于委員會(huì)的學(xué)習(xí)(Committee-based learning)。

它本身不是一個(gè)單獨(dú)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而是通過(guò)構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)器來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù)。也就是我們常說(shuō)的“博采眾長(zhǎng)”。集成學(xué)習(xí)可以用于分類問(wèn)題集成，回歸問(wèn)題集成，特征選取集成，異常點(diǎn)檢測(cè)集成等等，可以說(shuō)所有的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都可以看到集成學(xué)習(xí)的身影。

一般集成學(xué)習(xí)會(huì)通過(guò)重采樣獲得一定數(shù)量的樣本，然后訓(xùn)練多個(gè)弱學(xué)習(xí)器(分類精度稍大于50%)，采用投票法，即“少數(shù)服從多數(shù)”原則來(lái)選擇分類結(jié)果，當(dāng)少數(shù)學(xué)習(xí)器出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，也可以通過(guò)多數(shù)學(xué)習(xí)器來(lái)糾正結(jié)果。

集成學(xué)習(xí)分類

目前根據(jù)個(gè)體學(xué)習(xí)器的生成方式，集成學(xué)習(xí)可以分為兩大類：

1)個(gè)體學(xué)習(xí)器之間存在較強(qiáng)的依賴性，必須串行生成的序列化方法：boosting類算法;

Boosting是一簇可將弱學(xué)習(xí)器提升為強(qiáng)學(xué)習(xí)器的算法。其工作機(jī)制為：先從初始訓(xùn)練集訓(xùn)練出一個(gè)基學(xué)習(xí)器，再根據(jù)基學(xué)習(xí)器的表現(xiàn)對(duì)樣本分布進(jìn)行調(diào)整，使得先前的基學(xué)習(xí)器做錯(cuò)的訓(xùn)練樣本在后續(xù)收到更多的關(guān)注，然后基于調(diào)整后的樣本分布來(lái)訓(xùn)練下一個(gè)基學(xué)習(xí)器;如此重復(fù)進(jìn)行，直至基學(xué)習(xí)器數(shù)目達(dá)到實(shí)現(xiàn)指定的值T，或整個(gè)集成結(jié)果達(dá)到退出條件，然后將這些學(xué)習(xí)器進(jìn)行加權(quán)結(jié)合。

2)個(gè)體學(xué)習(xí)器之間不存在強(qiáng)依賴關(guān)系，可以并行生成學(xué)習(xí)器：bagging和隨機(jī)森林

Bagging的算法原理和 boosting不同，它的弱學(xué)習(xí)器之間沒(méi)有依賴關(guān)系，可以并行生成。

Bagging的基本流程：

1.經(jīng)過(guò)T輪自助采樣，可以得到T個(gè)包含m個(gè)訓(xùn)練樣本的采樣集。

2.然后基于每個(gè)采樣集訓(xùn)練出一個(gè)基學(xué)習(xí)器。

3.最后將這T個(gè)基學(xué)習(xí)器進(jìn)行組合，得到集成模型。

隨機(jī)森林(Random Forest，簡(jiǎn)稱RF) 是Bagging的一個(gè)擴(kuò)展變體。

隨機(jī)森林對(duì)Bagging做了小改動(dòng)：

1.Bagging中基學(xué)習(xí)器的“多樣性”來(lái)自于樣本擾動(dòng)。樣本擾動(dòng)來(lái)自于對(duì)初始訓(xùn)練集的隨機(jī)采樣。

2.隨機(jī)森林中的基學(xué)習(xí)器的多樣性不僅來(lái)自樣本擾動(dòng)，還來(lái)自屬性擾動(dòng)。

3.這就是使得最終集成的泛化性能可以通過(guò)個(gè)體學(xué)習(xí)器之間差異度的增加而進(jìn)一步提升。

4.隨機(jī)森林在以決策樹為基學(xué)習(xí)器構(gòu)建Bagging集成模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步在決策樹的訓(xùn)練過(guò)程中引入了隨機(jī)屬性選擇。

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