数据挖掘-集成学习

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据挖掘-集成学习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

1.集成学习概念:

?    个体学习器通常是用一个现有的学习算法从训练数据产生,例如C4.5决策树算法、BP神经网络算法等。此时集成中只包含同种类型的个体学习器,例如“决策树集成”中的个体学习器全是决策树,“神经网络集成”中就全是神经网络,这样的集成是“同质”(homogeneous)的,同质集成中的个体学习器也称为“基学习器”(baselearner),相应的学习算法称为“基学习算法”(baselearning algorithm)。有同质就有异质(heterogeneous),若集成包含不同类型的个体学习器,例如同时包含决策树和神经网络,那么这时个体学习器一般不称为基学习器,而称作“组件学习器”(componentleaner)或直接称为个体学习器。

2.为什么要集成:

?1)模型选择

?假设个弱分类器将具有一定的差异性,这会导致生成的分类决策边界不同,也就是说他们在决策 的时候会犯不同的错误。将他们结合后能得到更合理的边界,减少整体的错误, 实现更好的分类效果。

?2)数据集过大或过小

?数据集过大时,可以分成不同的子集,分别训练,再合成分类器。

?数据集过小时,可采用有放回抽样(bootstrap)

?3)数据融合(datafusion)

?当有多个不同的数据源时,且每个数据源的特征集抽取的方法不同时,需要分别训练再集成

3.hard voting  和  soft voting:

hard voting 是依据投票进行决策

soft voting 是依据各分类器的概率之和 进行决策

#coding=gbk
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

x, y = datasets.make_moons(n_samples=500, random_state=42, noise =0.3)
print(x[:10,:10])
print(x.shape,‘ ‘,y.shape)  #(500, 2)   (500,)
print(y[:10])       #[1 0 1 0 0 1 1 0 0 1]  输出两类数据集

plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1])        #画出 label y==0 这一行的数据,输出行列数据
plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1])
plt.show()      #  自定义一个数据集
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当 noise 噪声为 0 时,显示是两个半圆的数据集

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当噪声 noise 为 0.3 的数据集,画出图像为:

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from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression #使用逻辑回归
clf = LogisticRegression()
clf.fit(x_train, y_train)
clf_score = clf.score(x_test, y_test)
print(clf_score)        #  0.832

from sklearn.svm import SVC     #使用支持向量机
svm = SVC()
svm.fit(x_train, y_train)
svm.score = svm.score(x_test, y_test)
print(svm.score)    #   0.84

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier     #使用决策树
tree = DecisionTreeClassifier()
tree.fit(x_train, y_train)
tree_score = tree.score(x_test, y_test)
print(tree_score)       #0.808

#使用投票法集成学习
y_predict1 = clf.predict(x_test)
y_predict2 = svm.predict(x_test)
y_predict3 = tree.predict(x_test)
y_predict = np.array((y_predict1 + y_predict2 +y_predict3) >=2,dtype=‘int‘)
print(y_predict[:10])       #[1 1 0 1 0 1 1 1 1 0]投票法预测的结果

from sklearn.metrics import accuracy_score
all_score = accuracy_score(y_test, y_predict)
print(all_score)        #  0.848    正确率有所提升

#使用sklearn 中的voting classifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
voting_clf = VotingClassifier([
    (‘log_clf‘, LogisticRegression()),
    (‘svm_clf‘,SVC()),
    (‘tree_clf‘,DecisionTreeClassifier())
    ],voting= ‘hard‘)
voting_clf.fit(x_train, y_train)
voting_score = voting_clf.score(x_test, y_test)
print(voting_score)     #0.848  和上述的预测结果是一样的, ‘hard’ 代表是投票机制,依据票数决定

#依据权重进行投票,为soft voting 计算每个模型概率的和    predict_proba,
#KNN 和逻辑回归  , 决策树 (svc也可以取得其概率  probability = True)
soft_voting_clf = VotingClassifier([
    (‘log_clf‘,LogisticRegression()),
    (‘svm_clf‘,SVC(probability=True)),      #因为 soft voting 是依据概率来进行决策的, 所以需要是probability 为True
    (‘tree_clf‘,DecisionTreeClassifier(random_state= 666, max_depth=8))
    ],voting = ‘soft‘)
soft_voting_clf.fit(x_train, y_train)
soft_voting_score = soft_voting_clf.score(x_test, y_test)
print(‘soft_voting_score is %.4f‘%soft_voting_score)    #  soft_voting_score is 0.8560
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4.集成学习常用算法(Boosting, Bagging, Stacking(暂时不考虑,和神经网络有相似之处))

?目前集成学习方法大致可分为两大类:

第一类是个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法,这种方法的代表是“Boosting”;

第二类是个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法,它的代表是“Bagging”和“RandomForest”

?Bagging:bagging通过降低基分类器方差改善了泛化能力,因此bagging的性能依赖于基分类器的稳定性,如果基分类器是不稳定的,bagging有助于减低训练数据的随机扰动导致的误差,但是如果基分类器是稳定的,即对数据变化不敏感,那么bagging方法就得不到性能的提升,甚至会减低,因为新数据集只有63%。最常用的是DT决策树

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?随机森林(RandomForest)是许多决策树的平均,每个决策树都用通过Bootstrap的方式获得随机样本训练。森林中的每个独立的树都比一个完整的决策树弱,但是通过将它们结合,可以通过多样性获得更高的整体表现。

?随机森林具有Self-testing的特性,因为随机森林是通过Bootstrap的方式采样,理论上往往会有大约1/3的原始数据没有被选中,我们叫做OOB(outof bag),而这部分数据刚好可以用来做测试,类似于Cross-Validation的作用。一般的基础分类器的个数为500棵或者可以更多。非参数的机器学习算法对个别的数据点较为敏感。

 

1?随机森林具有很多的优点:

?所有的数据都能够有效利用,而且不用人为的分出一部分数据来做cross-validation;

?随机森林可以实现很高的精确度,但是只有很少的参数,而且对于分类和回归都适用;

?不用担心过拟合的问题;

?不需要事先做特征选择,每次只用随机的选取几个特征来训练树。

2?它的缺点是:

?相比于其他算法,其输出预测可能较慢。

 

使用bagging 和 randomforest :

#coding=gbk
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

x, y = datasets.make_moons(n_samples=500, random_state=42, noise =0.3)
print(x[:10,:10])
print(x.shape,‘ ‘,y.shape)  #(500, 2)   (500,)
print(y[:10])       #[1 0 1 0 0 1 1 0 0 1]  输出两类数据集

plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1])        #画出 label y==0 这一行的数据,输出行列数据
plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1])
# plt.show()

from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y,random_state=666)

#使用bagging 有放回取样 
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

bagging_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(),
                                n_estimators= 50,max_samples = 100,    #n_estimators 子模型的数量
                                bootstrap = True)
bagging_clf.fit(x_train, y_train)
bagging_score = bagging_clf.score(x_test, y_test)
print(bagging_score)            #  0.872        #当estimators 为5000时,还是一样

#使用 oob_score = True  依据统计学,可能还有37% 的数据未抽到, 可将其作为测试集
bagging_clf2 = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(),
                                n_estimators= 50,max_samples = 100,    #n_estimators 子模型的数量
                                bootstrap = True, oob_score= True)  #增加 oob_score =True
bagging_clf2.fit(x_train, y_train)
bagging_oob_score = bagging_clf2.oob_score_
print(bagging_oob_score)            #  0.9306666666666666  很不错的数据

#bootstrap_features 为True 时, max_samples 既对数据进行随机抽样, 也对特征进行随机抽样
#使用  n_jobs  还可以进行并行处理
bagging_patches_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(),
                                        n_estimators=500, max_samples=100,bootstrap = True,
                                        max_features=1, bootstrap_features = True,random_state=666,
                                        oob_score = True)
bagging_patches_clf.fit(x_train, y_train)
patches_score = bagging_patches_clf.oob_score_
print(patches_score)            #  0.888

#使用随机森林, RandomForest  决策树在结点的划分上, 在随机的特征子集上, 寻找最优划分特征
print(‘ using randomForest‘)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=500, random_state = 666, oob_score=True, n_jobs=True)
rf_clf.fit(x_train, y_train)
print(rf_clf.oob_score_)    #  0.9253333333333333

#Extra - Trees, 极度随机决策树, 在决策树的结点划分上, 使用随机的特征和随机的阈值, 
#提供额外的随机性, 抑制过拟合, 当增大了bias 
#用于比随机森林更快的训练速度
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
er_clf = ExtraTreesClassifier(n_estimators=500, random_state=666, oob_score=True, 
                              bootstrap= True, n_jobs=-1)
er_clf.fit(x,y)
print(er_clf.oob_score_)        # 0.892
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?boosting:提升方法是一个迭代的过程,通过改变样本分布,使得分类器聚集在那些很难分的样本上,对那些容易错分的数据加强学习,增加错分数据的权重,这样错分的数据再下一轮的迭代就有更大的作用(对错分数据进行惩罚)。数据的权重有两个作用,一方面我们可以使用这些权值作为抽样分布,进行对数据的抽样,另一方面分类器可以使用权值学习有利于高权重样本的分类器。

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?AdaBoost(adaptive  boosting)会根据当前的错误率,按照增大错误样本权重,减小正确样本权重的原则更新每个样本的权重。不断重复训练和调整权重,直到训练错误率或基学习器的个数满足用户指定的数目为止。Adaboost的最终结果为每个弱学习器加权的结果。

?AdaBoost优点:

?很容易实施

?几乎没有参数需要调整

?不用担心过拟合

 

?缺点:

?公式中的α是局部最优解,不能保证是最优解

?对噪声很敏感

 

?Gradient  Boosted Regression Trees (GBRT)梯度提升回归树:

?GBRT也是一种Boosting方法,每个子模型是根据已训练出的学习器的性能(残差)训练出来的,子模型是串行训练获得,不易并行化。GBRT基于残差学习的算,没有AdaBoost中的样本权重的概念。GBRT结合了梯度迭代和回归树,准确率非常高,但是也有过拟合的风险。GBRT中迭代的是残差的梯度,残差就是目前结合所有得到的训练器预测的结果与实际值的差值。

 

使用AdaBoost  和 Gradient Boosting 梯度提升:

#coding=gbk
#使用 ada_boosting 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

x, y = datasets.make_moons(n_samples=500, random_state=42, noise =0.3)
print(x[:10,:10])
print(x.shape,‘ ‘,y.shape)  #(500, 2)   (500,)
print(y[:10])       #[1 0 1 0 0 1 1 0 0 1]  输出两类数据集

plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1])        #画出 label y==0 这一行的数据,输出行列数据
plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1])
# plt.show()

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y)
ac_clf = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=4), n_estimators=500, random_state= 666)
                            
ac_clf.fit(x_train, y_train)
score = ac_clf.score(x_test, y_test)
print(score)        #    0.928

# Gradient Boosting 梯度提升
#训练一个模型 m1 ,产生 错误e1, 针对e1 训练第二个模型m2 ,产生错误e2 继续训练下去,直到达到条件
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
gb_clf = GradientBoostingClassifier(max_depth=5, n_estimators=500)
gb_clf.fit(x_train, y_train)
score1 =gb_clf.score(x_test, y_test)
print(score1)       #  0.88
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AdaBoost 原理推导:

wil的笔记  的 blog中有个关于adaboost 的计算例子,十分有助于我们对adaboost的理解。

文中例子  ‘第二轮’中的Z1 表示:(就是全部新的权重因子的和,称为规范化因子,使其全部权重相加为1 .)

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AdaBoost算法可以认为是一种模型为加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的而分类学习方法。

前向分步算法对加法模型的求解思路是:如果能够从前向后,每一步只学习一个基函数及其系数,逐步逼近优化目标,那么就可以简化优化的复杂度。

1. 技术分享图片技术分享图片? 的推导过程:

AdaBoost算法是前向分布加法算法的特例。这时,模型是由基本分类器组成的加法模型,损失函数是指数函数。即此时的基函数为基分类器。AdaBoost的最终分类器为:

                                                技术分享图片技术分享图片?

定义损失函数为:

                        技术分享图片技术分享图片?        -------1

当真实值与预测值不同时,损失值为 e ,相同时为1/e

 

进行 t 轮的迭代可得:

                                技术分享图片技术分享图片?        -----2

我们的目标是求得  技术分享图片技术分享图片? 和 技术分享图片技术分享图片? 使得损失函数最小,将式2 带入到式1 当中:

技术分享图片技术分享图片?

 

其中:技术分享图片技术分享图片?  ,其均不依赖于   技术分享图片技术分享图片? 和 技术分享图片技术分享图片?  ,只与 技术分享图片技术分享图片?  ,会随着每一轮的迭代而发生变化。

对式子进行变形:

技术分享图片技术分享图片?

 

对式子  技术分享图片技术分享图片? 进行求导:

先令 :

                 技术分享图片技术分享图片?

可以得到:

                技术分享图片技术分享图片?

由此知道:

αt  随着et  的减小而增大,所以分类误差率越小的基分类器在最终分类器中的作用越大。

 

2.技术分享图片技术分享图片?  的推导:

由上述推导的式子:

                            技术分享图片技术分享图片?

将第一个式子两边 同时乘以  技术分享图片技术分享图片? ,并作为 e 的指数,可以得到:

                                                                        技术分享图片技术分享图片?

再添加一个分母进行规范化:

                                  
                                                    技术分享图片技术分享图片?

 

 

参考: https://www.cnblogs.com/willnote/p/6801496.html
             https://blog.csdn.net/ruiyiin/article/details/77114072

             https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/78759463

 

adaboost算法原理参照:

                             https://www.cnblogs.com/willnote/p/6801496.html
                             https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799

 






以上是关于数据挖掘-集成学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python 机器学习有用的代码片段

机器学习集成学习代码练习(随机森林GBDTXGBoostLightGBM等)

学习笔记:python3,代码片段(2017)

学习 PyQt5。在我的代码片段中找不到错误 [关闭]

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Python学习总结