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首頁大數(shù)據(jù)時代集成學(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)淼氖乾F(xiàn)在非?;鸨?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機器學(xué)習(xí)方法——集成學(xué)習(xí)。集成學(xué)習(xí),顧名思義,通過將多個單個學(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),有時也被稱為“多分類器系統(tǒng)(multi-classifier system)”、基于委員會的學(xué)習(xí)(Committee-based learning)。

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。

一般集成學(xué)習(xí)會通過重采樣獲得一定數(shù)量的樣本,然后訓(xùn)練多個弱學(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)”原則來選擇分類結(jié)果,當(dāng)少數(shù)學(xué)習(xí)器出現(xiàn)錯誤時,也可以通過多數(shù)學(xué)習(xí)器來糾正結(jié)果。

集成學(xué)習(xí)分類

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

1)個體學(xué)習(xí)器之間存在較強的依賴性,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)器提升為強學(xué)習(xí)器的算法。其工作機制為:先從初始訓(xùn)練集訓(xùn)練出一個基學(xué)習(xí)器,再根據(jù)基學(xué)習(xí)器的表現(xiàn)對樣本分布進行調(diào)整,使得先前的基學(xué)習(xí)器做錯的訓(xùn)練樣本在后續(xù)收到更多的關(guān)注,然后基于調(diào)整后的樣本分布來訓(xùn)練下一個基學(xué)習(xí)器;如此重復(fù)進行,直至基學(xué)習(xí)器數(shù)目達到實現(xiàn)指定的值T,或整個集成結(jié)果達到退出條件,然后將這些學(xué)習(xí)器進行加權(quán)結(jié)合。

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

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

Bagging的基本流程:

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

2.然后基于每個采樣集訓(xùn)練出一個基學(xué)習(xí)器。

3.最后將這T個基學(xué)習(xí)器進行組合,得到集成模型。

隨機森林(Random Forest,簡稱RF) 是Bagging的一個擴展變體。

隨機森林對Bagging做了小改動:

1.Bagging中基學(xué)習(xí)器的“多樣性”來自于樣本擾動。樣本擾動來自于對初始訓(xùn)練集的隨機采樣。

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

3.這就是使得最終集成的泛化性能可以通過個體學(xué)習(xí)器之間差異度的增加而進一步提升。

4.隨機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,進一步在決策樹的訓(xùn)練過程中引入了隨機屬性選擇。

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