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簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—集成方法(Ensemble Method)
2017-03-28
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簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—集成方法(Ensemble Method)

一、集成學(xué)習(xí)方法的思想

前面介紹了一系列的算法，每個算法有不同的適用范圍，例如有處理線性可分問題的，有處理線性不可分問題。在現(xiàn)實世界的生活中，常常會因為“集體智慧”使得問題被很容易解決，那么問題來了，在機(jī)器學(xué)習(xí)問題中，對于一個復(fù)雜的任務(wù)來說，能否將很多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法組合在一起，這樣計算出來的結(jié)果會不會比使用單一的算法性能更好？這樣的思路就是集成學(xué)習(xí)方法。

集成學(xué)習(xí)方法是指組合多個模型，以獲得更好的效果，使集成的模型具有更強的泛化能力。對于多個模型，如何組合這些模型，主要有以下幾種不同的方法：

在驗證數(shù)據(jù)集上上找到表現(xiàn)最好的模型作為最終的預(yù)測模型；

對多個模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行投票或者取平均值；

對多個模型的預(yù)測結(jié)果做加權(quán)平均。

以上的幾種思路就對應(yīng)了集成學(xué)習(xí)中的幾種主要的學(xué)習(xí)框架。


二、集成學(xué)習(xí)的主要方法

1、強可學(xué)習(xí)和弱可學(xué)習(xí)

在集成學(xué)習(xí)方法中，是將多個弱模型，通過一定的組合方式，組合成一個強模型。在《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》中介紹了“強可學(xué)習(xí)(strongly learnable)”和“弱可學(xué)習(xí)(weakly learnable)”的概念。

在概率近似正確(probably approximately correct, PAC)學(xué)習(xí)的框架中，一個概念(一個類)，如果存在一個多項式的學(xué)習(xí)算法能夠?qū)W習(xí)它，并且正確率很高，那么就稱這個概念是強可學(xué)習(xí)的。一個概念，如果存在一個多項式的學(xué)習(xí)算法能夠?qū)W習(xí)它，學(xué)習(xí)正確率僅比隨機(jī)猜測略好，那么就稱這個概念是弱可學(xué)習(xí)的。Schapire指出在PAC學(xué)習(xí)框架下，一個概念是強可學(xué)習(xí)的充分必要條件是這個概念是弱可學(xué)習(xí)的。那么對于一個學(xué)習(xí)問題，若是找到“弱學(xué)習(xí)算法”，那么可以將弱學(xué)習(xí)方法變成“強學(xué)習(xí)算法”。

2、在驗證集上找表現(xiàn)最好的模型

這樣的方法的思想與決策樹的思想類似，在不同的條件下選擇滿足條件的算法。

3、多個模型投票或者取平均值

對于數(shù)據(jù)集訓(xùn)練多個模型，對于分類問題，可以采用投票的方法，選擇票數(shù)最多的類別作為最終的類別，而對于回歸問題，可以采用取均值的方法，取得的均值作為最終的結(jié)果。在這樣的思路里最著名的是Bagging方法.Bagging即Boostrap Aggregating，其中，Boostrap是一種有放回的抽樣方法，其抽樣策略是簡單的隨機(jī)抽樣。

在Bagging方法中，讓學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練多次，每次的訓(xùn)練集由初始的訓(xùn)練集中隨機(jī)取出的個訓(xùn)練樣本組成，初始的訓(xùn)練樣本在某次的訓(xùn)練集中可能出現(xiàn)多次或者根本不出現(xiàn)。最終訓(xùn)練出m個預(yù)測函數(shù)，最終的預(yù)測函數(shù)為h對于分類和回歸問題可采用如下的兩種方法：

分類問題：采用投票的方法，得票最多的類別為最終的類別

回歸問題：采用簡單的平均方法


(圖片來自參考文章2)

隨機(jī)森林算法就是基于Bagging思想的學(xué)習(xí)算法。

4、對多個模型的預(yù)測結(jié)果做加權(quán)平均

在上述的Bagging方法中，其特點在于隨機(jī)化抽樣，通過反復(fù)的抽樣訓(xùn)練新的模型，最終在這些模型的基礎(chǔ)上取平均。而在對多個模型的預(yù)測結(jié)果做加權(quán)平均則是將多個弱學(xué)習(xí)模型提升為強學(xué)習(xí)模型，這就是Boosting的核心思想。

在Boosting算法中，初始化時對每個訓(xùn)練樣本賦予相等的權(quán)重，如，然后用該學(xué)習(xí)算法對訓(xùn)練集訓(xùn)練G輪，每次訓(xùn)練后，對訓(xùn)練失敗的訓(xùn)練樣本賦予更大的權(quán)重，也就是讓學(xué)習(xí)算法在后續(xù)的學(xué)習(xí)中幾種對比較難學(xué)的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而得到一個預(yù)測函數(shù)序列，其中每個都有一個權(quán)重，預(yù)測效果好的預(yù)測函數(shù)的權(quán)重較大。最終的預(yù)測函數(shù)為H對于分類和回歸問題可采用如下的兩種方法：數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

分類問題：有權(quán)重的投票方式

回歸問題：加權(quán)平均


(圖片來自參考文章2)
AdaBoost和GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是基于Boosting思想的兩個最著名的算法。

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