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目錄
一、集成方法的一般思想
二、集成方法的基本原理
三、構建集成分類器的方法
常見的有裝袋（Bagging）和提升（Boosting）兩種方法
方法1 ：裝袋（Bagging）
Bagging原理如下圖：
方法2 ：提升（Boosting）?
Boosting工作原理
目前已有幾個Boosting算法，其區(qū)別在于：
四、隨機森林（Bagging集成方法的一種）
（一）隨機森林bagging的思想：
（二）隨機森林中的每棵樹是怎么生成的呢？
（三）?為什么要隨機抽樣訓練集？
（四）為什么要有放回地抽樣？
隨機森林Python實現(xiàn)
五、Adaboosting (Boosting集成方法的一種)
（一)基本思想
（二）Adaboosting舉例說明?
本文將探討集成學習方法的核心概念，包括其基本原理和兩種主流技術：裝袋（Bagging）與提升（Boosting）。我們將深入了解隨機森林——一種基于Bagging的集成方法，并討論其背后的思想、樹的生成過程以及抽樣策略。同時，我們也將介紹Adaboost算法的基本思想和工作原理，并通過實例加以說明。通過這篇文章，讀者可以獲得對集成分類器構建方法的全面了解，并掌握如何在Python中實現(xiàn)隨機森林。
一、集成方法的一般思想
聚集多個分類器的預測來提高分類準確率,這種技術稱為組合(ensemble)或分類器組合(classifier combination)方法，也就是集成方法
由訓練數據構建一組基分類器，然后通過對每個基分類器的預測進行投票來進行分類。
二、集成方法的基本原理
假定有 25 基分類器：– 每個基分類器的誤差均為 e = 0.35– 假定基分類器是獨立的– 通過對這些基分類器的預測進行多數表決方法預測類標號– 僅當超過一半的基分類器都預測錯誤時，組合分類器才會做出錯誤的預測，此時誤差率為：
遠遠低于基分類器的誤差率。
下圖顯示對于不同的基分類器誤差率 e 下的 25 個二元分類器的組合分類器誤差率?????????? 。對角虛線表示所有基分類器都是等同的情況實線表示所有基分類器獨立時的情況e > 0.5 時，組合分類器的性能不如基分類器
三、構建集成分類器的方法
基本思想：
?在原始數據上構建多個分類器，然后在分類未知樣本時聚集它們的預測結果。
常見的有裝袋（Bagging）和提升（Boosting）兩種方法
方法1 ：裝袋（Bagging）
Bagging原理如下圖：
對于未知樣本Z，預測Z的類標號
方法2 ：提升（Boosting）?
Boosting 方法是一種用來提高 弱分類算法 準確度的方法。通過構造一個預測 函數 系列 , 然后以一定的方式將他們組合成一個預測函數。Boosting 是一種提高任意給定學習算法準確度的方法。
Boosting 方法是一種針對提高弱分類算法準確度的有效技術。該方法的核心思想是通過構建一系列的預測函數，并將它們以特定的方式組合起來，從而形成一個更為強大和精準的預測模型。
具體而言，Boosting 通過以下步驟來提升任意給定學習算法的準確度：
初始化：首先選擇一個弱分類器作為基礎模型，并確定一個權重分配方案，初始時通常所有數據點的權重相等。
迭代訓練：在每一輪迭代中，根據上一次迭代中分類錯誤的樣本調整權重，使得錯誤分類的樣本在下一輪迭代中得到更多的關注。然后，使用調整后的權重訓練新的弱分類器。
組合預測：將每個弱分類器的預測結果按照一定的權重進行組合，通常是加權投票或加權平均，以形成最終的預測函數。這個組合過程能夠有效提升整體模型的準確度。
Boosting 方法的特點在于：
- 逐步增強：通過迭代的方式逐步增強模型的預測能力，每一步都試圖修正上一步的錯誤。
- 權重調整：動態(tài)調整樣本權重，使得模型在后續(xù)的學習過程中更加關注那些難以分類的樣本。
- 模型組合：將多個弱分類器智能組合，形成一個強大的分類器，通常比單個分類器具有更高的準確度和魯棒性。
總之，Boosting 是一種通用且強大的機器學習算法增強技術，它能夠顯著提升弱分類算法的性能，使其在許多實際問題中達到或接近最優(yōu)的分類效果。
其核心思想是“ 三個臭皮匠，頂過諸葛亮 ”。
Boosting工作原理
? 首先從訓練集用初始權重訓練出一個弱學習器 1 ，根據弱學習器 1 的 學習誤差率表現(xiàn) 來 更新 訓練樣本的權重，使得之前弱學習器 1 學習誤差率高的訓練樣本點的權重變高，使得這些誤差率高的點在后面的弱學習器 2 中得到更多的重視。? 然后基于調整權重后的訓練集來訓練弱學習器 2. ，如此重復進行，直到弱學習器數達到事先指定的數目 T 。? 最終將這 T 個弱學習器通過集合策略進行整合，得到最終的強學習器。
?
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目前已有幾個Boosting算法，其區(qū)別在于：
（1）每輪Boosting結束時如何更新訓練樣本的權值；
（2）如何組合每個分類器的預測。
四、隨機森林（Bagging集成方法的一種）
?????? 隨機森林就是通過集成學習的思想將多棵樹集成的一種算法，它的基本單元是決策樹，而它的本質屬于機器學習的一大分支——集成學習方法。
????? 隨機森林的名稱中有兩個關鍵詞，一個是“隨機”，一個就是“森林”。
???? “森林”很好理解，一棵叫做樹，那么成百上千棵就可以叫做森林了，其實這也是隨機森林的主要思想--集成思想的體現(xiàn)?！半S機”的包括隨機選取訓練樣本集和隨機選取分裂屬性集。
????? 從直觀角度來解釋，每棵決策樹都是一個分類器（假設現(xiàn)在針對的是分類問題），那么對于一個輸入樣本，N棵樹會有N個分類結果。而隨機森林集成了所有的分類投票結果，將投票次數最多的類別指定為最終的輸出。
（一）隨機森林bagging的思想：
?將若干個弱分類器的分類結果進行投票選擇，從而組成一個強分類器。
（二）隨機森林中的每棵樹是怎么生成的呢？
一開始提到的隨機森林中的“隨機”就是指的步驟a和步驟b中的兩個隨機性。兩個隨機性的引入對隨機森林的分類性能至關重要。由于它們的引入，使得隨機森林不容易陷入過擬合，并且具有很好得抗噪能力（比如：對缺省值不敏感）?。
（三）?為什么要隨機抽樣訓練集？
如果不進行隨機抽樣，每棵樹的訓練集都一樣，那么最終訓練出的樹分類結果也是完全一樣的，這樣的話完全沒有集成的必要
（四）為什么要有放回地抽樣？
如果不是有放回的抽樣，那么每棵樹的訓練樣本都是不同的，都是沒有交集的，這樣每棵樹都是“有偏的”或"片面的"，也就是說每棵樹訓練出來都是有很大的差異的；
而隨機森林最后分類取決于多棵樹（弱分類器）的投票表決，這種表決應該是"求同"，因此使用完全不同的訓練集來訓練每棵樹這樣對最終分類結果是沒有幫助的。
隨機森林Python實現(xiàn)
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【機器學習系列】掌握隨機森林：從基礎原理到參數優(yōu)化的全面指南_隨機森林算法參數解釋及調優(yōu)-CSDN博客
五、Adaboosting (Boosting集成方法的一種)
（一)基本思想
如果錯誤率ei 接近0，則? αi 有一個很大的正值。
如果錯誤率ei 接近1，則 αi? 有一個很大的負值。
（二）Adaboosting舉例說明?
?
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