机器学习之集成学习

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原创最新推荐文章于 2026-05-14 11:00:00 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

机器学习——集成学习 集成学习就像“团队作战”，通过组合多个模型的智慧，弥补单一模型的短板，达到更高的准确性和稳定性。它不是靠一个模型单打独斗，而是把多个模型（称为“基学习器”或“弱学习器”）组合起来，综合它们的预测结果，得到一个更强大、更准确的整体模型。我来给你通俗易懂地解释一下“集成学习”（Ensemble Learning）是什么，顺便举些例子帮你理解，还会联系到之前的模型偏差问题，让它更贴近你的需求。Boosting：你先猜一次，错了后请个专家重点分析你错的地方，再猜，再请另一个专家修正，最后综合。阅读详情

集成学习理论

集成学习是一大类模型融合策略和方法的统称，其中包含多种集成学习的思想。

集成学习的种类

（1）集成学习分哪几种？他们有何异同？

Boosting：迭代式学习

Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。

它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。

Boosting的过程很类似于人类学习的过程，我们学习新知识的过程往往是迭代式的，第一遍学习的时候，我们会记住一部分知识，但往往也会犯一些错误，对于这些错误，我们的印象会很深。第二遍学习的时候，就会针对犯过错误的知识加强学习，以减少类似的错误发生。不断循环往复，直到犯错误的次数减少到很低的程度。

Bagging：集体投票决策

在这里插入图片描述

Bagging与Boosting的串行训练方式不同，Bagging方法在训练过程中，各基分类器之间无强依赖，可以进行并行训练。

Bagging方法更像是一个集体决策的过程，每个个体都进行单独学习，学习的内容可以相同，也可以不同，也可以部分重叠。但由于个体之间存在差异性，最终做出的判断不会完全一致。在最终做决策时，每个个体单独作出判断，再通过投票的方式做出最后的集体决策。

对比：boosting主要是降低bias；bagging 主要用来降 variance

我们再从消除基分类器的偏差和方差的角度来理解Boosting和Bagging方法的差异。基分类器，有时又被称为弱分类器，因为基分类器的错误率要大于集成分类器。基分类器的错误，是偏差和方差两种错误之和。偏差主要是由于分类器的表达能力有限导致的系统性错误，表现在训练误差不收敛。方差是由于分类器对于样本分布过于敏感，导致在训练样本数较少时，产生过拟合。

Boosting方法是通过逐步聚焦于基分类器分错的样本，减小集成分类器的偏差。Bagging方法则是采取分而治之的策略，通过对训练样本多次采样（多个基分类器并行训练，不就相当于多次采样？），并分别训练出多个不同模型，然后做综合，来减小集成分类器的方差。假设所有基分类器出错的概率是独立的，在某个测试样本上，用简单多数投票方法来集成结果，超过半数基分类器出错的概率会随着基分类器的数量增加而下降。

集成学习的步骤和例子

虽然集成学习的具体算法和策略各不相同，但都共享同样的基本步骤。

（1）集成学习有哪些基本步骤？请举几个集成学习的例子

集成学习一般可分为以下3个步骤：

1.找到误差互相独立的基分类器。

2.训练基分类器。

3.合并基分类器的结果。

合并基分类器的方法有 voting 和 stacking 两种。前者是用投票的方式，将获得最多选票的结果作为最终的结果。后者是用串行的方式，把前一个基分类器的结果输出到下一个分类器，将所有基分类器的输出结果相加（或者用更复杂的算法融合，比如把各基分类器的输出作为特征，使用逻辑回归作为融合模型进行最后的结果预测）作为最终的输出。

AdaBoost 和 Gradient Boosting 是 Boosting 的两大经典算法

更详细的内容，看后面的小节。

基本分类器

基分类器的选择是集成学习主要步骤中的第一步，也是非常重要的一步。到底选择什么样的基分类器，为什么很多集成学习模型都选择决策树作为基分类器，这些都是需要明确的问题，做到知其然，也知其所以然。

（1）常用的基分类器是什么？
最常用的基分类器是决策树，主要有以下3个方面的原因。

1.决策树可以较为方便地将样本的权重整合到训练过程中，而不需要使用过采样的方法来调整样本权重。（怎么理解？）

2.决策树的表达能力和泛化能力，可以通过调节树的层数来做折中。

3.数据样本的扰动对于决策树的影响较大，因此不同子样本集合生成的决策树基分类器随机性较大，这样的“不稳定学习器”更适合作为基分类器。此外，在决策树节点分裂的时候，随机地选择一个特征子集，从中找出最优分裂属性，很好地引入了随机性。

除了决策树外，神经网络模型也适合作为基分类器，主要由于神经网络模型也比较“不稳定”，而且还可以通过调整神经元数量、连接方式、网络层数、初始权值等方式引入随机性。

（2）可否将随机森林中的基分类器，由决策树替换为线性分类器或K-近邻？请解释为什么？

随机森林属于Bagging类的集成学习。Bagging的主要好处是集成后的分类器的方差，比基分类器的方差小。Bagging所采用的基分类器，最好是本身对样本分布较为敏感的（即所谓不稳定的分类器），这样Bagging才能有用武之地。线性分类器或者K-近邻都是较为稳定的分类器，本身方差就不大，所以以它们为基分类器使用Bagging并不能在原有基分类器的基础上获得更好的表现，甚至可能因为Bagging的采样，而导致他们在训练中更难收敛，从而增大了集成分类器的偏差。

问题：关键是什么叫做模型的敏感性？（可能与损失函数有关？暂留）

偏差与方差

我们经常用过拟合、欠拟合来定性地描述模型是否很好地解决了特定的问题。从定量的角度来说，可以用模型的偏差（Bias）与方差（Variance) 来描述模型的性能。

集成学习往往能够“神奇”地提升弱分类器的性能。

（1）什么是偏差和方差？
可以参考之前的文章：模型泛化：偏差、方差、噪声

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相当于一个是预测输出和真实值之前的偏差（偏差 bias），一个是预测输值的方差（variance 方差）。

偏差通常是假设函数的设计有问题，如拟合能力不行；方差通常是由于模型的复杂度相对过高导致。

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（2）如何从减小方差和偏差的角度解释Boosting和Bagging的原理？

Bagging能够提高弱分类器性能的原因是降低了方差，Boosting能够提升弱分类器性能的原因是降低了偏差。

为什么？
① Bagging
Bagging 是 Bootstrap Aggregating 的简称，意思就是再抽样，然后在每个样本上训练出来的模型取平均。
理论上，在随机变量完全独立的情况下，n个随机变量的方差为σ²/n，也就是说方差减小到了原来的1/n。因此，对n个独立不相关的模型的预测结果取平均，方差是原来单个模型的1/n。
所以，诸多模型采取各种方法来达到模型的独立性，进而降低模型方差的效果。

比如在随机森林算法中，每次选取节点分裂属性时，会随机抽取一个属性子集，而不是从所有属性中选取最优属性，这就是为了避免弱分类器之间过强的相关性。通过训练集的重采样也能够带来弱分类器之间的一定独立性，从而降低Bagging后模型的方差。

②Boosting
Boosting的训练过程（在训练好一个弱分类器后，我们需要计算弱分类器的错误或者残差，作为下一个分类器的输入）本身就是在不断减小损失函数，使得模型偏差不断降低。
但Boosting的过程并不会显著降低方差。这是因为Boosting的训练过程使得各弱分类器之间是强相关的，缺乏独立性，所以并不会对降低方差有作用。

一般来说，偏差与方差是有冲突的，这称为”偏差-方差窘境“，泛化误差、偏差、方差和模型复杂度的关系如下图所示：
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更多详细内容可以查看之前详细的文章：模型泛化：偏差、方差、噪声

小结

Bagging（装袋法）：通过减少方差来提高预测结果
Boosting：

经典集成学习

随机森林

随机森林是一种基于bagging方法的改进树模型。

AdaBoost

Boosting的思想：对分类正确的样本降低了权重，对分类错误的样本升高或者保持权重不变。在最后进行模型融合的过程中，也根据错误率对基分类器进行加权融合。错误率低的分类器拥有更大的“话语权”。

补：关于更详细的 Adaboost 可以查看比《百面》详细很多的系列文章：集成学习之Boosting—— AdaBoost原理

梯度提升决策树（GBDT）的基本原理

优秀博文：GBDT算法原理深入解析

采用决策树作为弱分类器的Gradient Boosting算法被叫做（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）。
GBDT非常好地体现了“从错误中学习”的理念，基于决策树预测的残差进行迭代的学习。
其核心思想是，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。

AdaBoost采用的是增加上一轮学习错误样本的权重的策略，而在Gradient Boosting中则将负梯度作为上一轮基学习器犯错的衡量指标，在下一轮学习中通过拟合负梯度来纠正上一轮犯的错误。
这里的关键问题是：为什么通过拟合负梯度就能纠正上一轮的错误了？Gradient Boosting的发明者给出的答案是：函数空间的梯度下降。

（1）GBDT的基本原理是什么？
集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理

GBDT选择树模型作为基分类器的原因？
决策树有很多优良的特性，比如能灵活处理各种类型的数据，包括连续值和离散值；对缺失值不敏感；不需要做特征标准化/归一化；可解释性好等等，但其致命缺点是不稳定，导致容易过拟合，因而很多时候准确率不如其他算法。决策树是非参数模型，这并不意味着其没有参数，而是在训练之前参数数量是不确定的，因此完全生长的决策树有着较大的自由度，能最大化地拟合训练数据。然而单颗决策树是不稳定的，样本数相同的训练集产生微小变动就能导致最终模型的较大差异，即模型的方差大，泛化性能不好。点击

（2）GBDT 分别与 Adaboost 和梯度下降的区别？

GBDT 分别与 Adaboost的差别在于损失函数不同，一个是指数函数（Adaboost），一个是Logistic函数（GBDT）；
GBDT 与梯度下降的区别在于模型参数的更新空间不同，一个是参数空间（梯度下降），一个是函数空间（GBDT）。
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（3）GBDT的优点和局限性
GBDT继承了决策树的诸多优点，同时也改进了其缺点。由于GBDT采用的树都是复杂度低的树，所以方差很小，通过梯度提升的方法集成多个决策树，最终能够很好的解决过拟合的问题。然而Boosting共有的缺点为训练是按顺序的，难以并行，这样在大规模数据上可能导致速度过慢，所幸近年来XGBoost和LightGBM的出现都极大缓解了这个问题

优点：

（1）预测阶段的计算速度快，树与树之间可并行化计算。

（2）在分布稠密的数据集上，泛化能力和表达能力都很好，这使得GBDT在Kaggle的众多竞赛中，经常名列榜首。

（3）采用决策树作为弱分类器使得GBDT模型具有较好的解释性和鲁棒性，能够自动发现特征间的高阶关系，并且也不需要对数据进行特殊的预处理如归一化等。

局限性：