机器学习算法：Boosting集成原理和实现过程

Posted 2022-08-04 黑马程序员官方

学习目标

• 知道boosting集成原理和实现过程
• 了解GBDT实现流程
• 了解XGBoost实现流程

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1.boosting集成原理

1.1 什么是boosting

 

随着学习的积累从弱到强

简而言之：每新加入一个弱学习器，整体能力就会得到提升

代表算法：Adaboost，GBDT，XGBoost

1.2 实现过程：

1.训练第一个学习器

 2. 调整数据分布

 3.训练第二个学习器

 4.再次调整数据分布

5. 依次训练学习器，调整数据分布

6. 整体过程实现

 

 

 

关键点：

如何确认投票权重？

如何调整数据分布？

 AdaBoost的构造过程小结

 

bagging集成与boosting集成的区别：

区别一:数据方面

Bagging：对数据进行采样训练；

Boosting：根据前一轮学习结果调整数据的重要性。

区别二:投票方面

Bagging：所有学习器平权投票；

Boosting：对学习器进行加权投票。

区别三:学习顺序

Bagging的学习是并行的，每个学习器没有依赖关系；

Boosting学习是串行，学习有先后顺序。

区别四:主要作用

Bagging主要用于提高泛化性能（解决过拟合，也可以说降低方差）

Boosting主要用于提高训练精度 （解决欠拟合，也可以说降低偏差）

 

1.3 api介绍

• from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
  • api链接:sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier — scikit-learn 1.1.1 documentation

2 GBDT(了解)

梯度提升决策树(GBDT Gradient Boosting Decision Tree) 是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。

GBDT = 梯度下降 + Boosting + 决策树

2.1 梯度的概念(复习)

 

 

 2.2 GBDT执行流程

 

如果上式中的hi(x)=决策树模型,则上式就变为:

GBDT = 梯度下降 + Boosting + 决策树

2.3 案例

预测编号5的身高:

编号	年龄(岁)	体重(KG)	身高(M)
1	5	20	1.1
2	7	30	1.3
3	21	70	1.7
4	30	60	1.8
5	25	65	?

第一步:计算损失函数,并求出第一个预测值:

 第二步:求解划分点

 

得出:年龄21为划分点的方差=0.01+0.0025=0.0125

第三步:通过调整后目标值,求解得出h1(x)

 第四步:求解h2(x)

得出结果：

 

 

编号5身高 = 1.475 + 0.03 + 0.275 = 1.78

2.4 GBDT主要执行思想

1.使用梯度下降法优化代价函数；

2.使用一层决策树作为弱学习器，负梯度作为目标值；

3.利用boosting思想进行集成。

3.XGBoost【了解】

XGBoost= 二阶泰勒展开+boosting+决策树+正则化

• 面试题：了解XGBoost么，请详细说说它的原理

回答要点：二阶泰勒展开，boosting，决策树，正则化

Boosting：XGBoost使用Boosting提升思想对多个弱学习器进行迭代式学习

二阶泰勒展开：每一轮学习中，XGBoost对损失函数进行二阶泰勒展开，使用一阶和二阶梯度进行优化。

决策树：在每一轮学习中，XGBoost使用决策树算法作为弱学习进行优化。

正则化：在优化过程中XGBoost为防止过拟合，在损失函数中加入惩罚项，限制决策树的叶子节点个数以及决策树叶子节点的值。

4 什么是泰勒展开式【拓展】

 

泰勒展开越多，计算结果越精确

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5 小结

• boosting集成原理【了解】
  • 随着学习的积累从弱到强
• 实现过程【知道】
  • 1.初始化训练数据权重，初始权重是相等的
  • 2.通过这个学习器，计算错误率
  • 3.计算这个学习器的投票权重
  • 4.对每个样本进行重新赋权
  • 5.重复前面1-4
  • 6.对构建后的最后的学习器进加权投票
• bagging集成与boosting集成的区别：【知道】
  • 数据方面：
    • bagging:重新采样
    • boosting:对数据进行权重调整
  • 投票方面：
    • bagging:平权
    • boosting:加权
  • 学习顺序方面：
    • bagging:并行
    • boosting:串行
  • 主要作用：
    • bagging:过拟合
    • boosting:欠拟合
• 梯度提升决策树(GBDT Gradient Boosting Decision Tree)【了解】
  • GBDT = 梯度下降 + Boosting + 决策树
• XGBoost【了解】
  • XGBoost= 二阶泰勒展开+boosting+决策树+正则化