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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代3種常見(jiàn)集成算法模型的詳細(xì)理解
3種常見(jiàn)集成算法模型的詳細(xì)理解
2020-07-08
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集成算法（Emseble Learning）是構(gòu)建多個(gè)學(xué)習(xí)器，然后通過(guò)一定策略將這些學(xué)習(xí)器組合起來(lái)，讓它們來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù)的，通?？梢垣@得比單一學(xué)習(xí)顯著優(yōu)越的學(xué)習(xí)器。

常見(jiàn)的集成算法模型有：Bagging、Boosting、Stacking。下面小編對(duì)這三種模型進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹。

1.Bagging的原理首先是在自助采樣法(bootstrap sampling)的基礎(chǔ)上，隨機(jī)得到一些樣本集訓(xùn)練，分別對(duì)不同的基學(xué)習(xí)器進(jìn)行訓(xùn)練，然后對(duì)不同的基學(xué)習(xí)器得到的結(jié)果投票，從而得出最終的分類結(jié)果。自助采樣法得到的樣本大概會(huì)有63%的數(shù)據(jù)樣本被使用，剩下的可以用來(lái)做驗(yàn)證集。

Bagging最典型代表是：隨機(jī)森林

隨機(jī)森林，需要分為隨機(jī)和 森林來(lái)進(jìn)行理解

隨機(jī)就是每個(gè)分類器的數(shù)據(jù)采樣和選擇特征都是隨機(jī)的，但是數(shù)量都是一樣的,而且都是有放回的選取

森林，就是決策樹(shù)，多個(gè)決策樹(shù)也就構(gòu)成了森林。

2.Boosting 串行：以一個(gè)弱分類器開(kāi)始，然后不斷增加分類器，以權(quán)重參數(shù)表示其重要性

本思想是“逐步強(qiáng)化”。計(jì)算過(guò)程為：

所有樣本權(quán)重相同，訓(xùn)練得到第一個(gè)弱分類器。

根據(jù)上一輪的分類效果，調(diào)整樣本的權(quán)重，上一輪分錯(cuò)的樣本權(quán)重提高，重新進(jìn)行訓(xùn)練。

重復(fù)以上步驟，直到達(dá)到約定的輪數(shù)結(jié)束。

由于處于分類邊界的點(diǎn)容易分錯(cuò)，因此會(huì)得到更高的權(quán)重。

典型代表是AdaBoost、XgBoost算法。

3.Stacking 堆疊：聚合使用多個(gè)分類器

計(jì)算過(guò)程：

使用多個(gè)分類器各自獨(dú)立進(jìn)行第一輪的的訓(xùn)練，然后測(cè)試得到第一輪的結(jié)果，

緊接著將第一輪的訓(xùn)練結(jié)果作為第二輪的訓(xùn)練輸入，得出結(jié)果

不斷迭代，直到達(dá)到迭代的次數(shù)限制為止。

優(yōu)點(diǎn)：

Stacking綜合使用了多個(gè)分類器，準(zhǔn)確率很高，

第一輪中多個(gè)分類器獨(dú)立訓(xùn)練，較好地避免了過(guò)擬合的現(xiàn)象出現(xiàn)。

缺點(diǎn)：效率非常低

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