55、提升机器学习模型性能的集成方法

提升机器学习模型性能的集成方法

在机器学习领域，集成方法是提升模型预测性能的有效手段。本文将介绍几种流行的集成算法，包括装袋（Bagging）、提升（Boosting）和随机森林（Random forests），并通过信用评分数据展示它们的应用。

流行的集成算法

使用机器学习模型团队来提升预测性能，并不意味着需要手动分别训练每个集成成员。实际上，有一些基于集成的算法可以自动在单一步骤中训练大量更简单的模型。这种方法就像构建单个决策树模型一样简单，也可以构建包含数百棵树的集成，发挥团队合作的力量。不过，这种强大的方法也有缺点，比如可解释性降低，以及可供选择的基础算法多样性减少。

装袋（Bagging）

装袋，即自助聚合（bootstrap aggregating），是最早被广泛接受的集成方法之一。它的工作原理如下：
1. 生成新的训练数据集 ：使用自助采样（bootstrap sampling）从原始训练数据中生成多个新的训练数据集。
2. 训练模型 ：使用单个学习算法对这些新数据集进行训练，生成一组模型。
3. 组合预测结果 ：对于分类问题，使用投票的方式组合模型的预测结果；对于数值预测问题，则使用平均的方式。

装袋通常与决策树结合使用，因为决策树在输入数据稍有变化时，模型就会发生很大的变化，这种不稳定性有助于确保集成的多样性。

在R语言中，可以使用 ipred 包实现装袋装决策树。以下是具体的操作步骤：
1. 安装并