sklearn Ensemble methods 集成学习模型

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本文深入探讨了集成学习的概念，包括平均法（如Bagging和随机森林）和提升法（如Adaboost和Gradient Boosting）。介绍了sklearn.ensemble模块中的常用函数和类，包括Python实现集成学习模型的细节，并提到了LightGBM等高效学习算法。通过实例和关键链接提供了学习资源。

@创建于：2021.01.14
@修改于：2021.01.14，2021.01.19

文章目录

1、介绍

集成学习的目标是结合一组基学习器的预测构建学习算法来提高单个学习器的普遍性和健壮性。通常有两种方法：

  • averaging:构建一组相互独立的学习器求预测的均值。由于方差的减小，组合学习器的性能比任何单个学习器都好。（eg：bagging，随机森林）
  • boosting:基学习器串行组合，试图减小组合学习器的偏差，把几个弱学习器组合成一个强力的集成模型。（eg：adaboost，Gradient Tree Boosting）
2、重点参考链接
最低0.47元/天 解锁文章
Ensemble Methods集成学习大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结
Mr数据杨
10-25 804
集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习范式，其中多个模型（通常称为“弱学习器”）被训练以解决相同的问题，并且通过某种方式结合它们的预测以提高整体性能。这种方法的核心思想是，多个模型比单一模型更能准确地预测未知数据。在本文中，我们将探讨多种集成学习算法，并从性能、应用场景、数据可视化选择、优缺点和性能评估等多个方面进行对比。这种方法的核心思想是，多个模型的集合通常比单一模型更能准确地预测未知数据。这种方法在各种应用中都有广泛的应用，从自然语言处理和图像识别到金融风险评估和医疗诊断。
Sklearn文档 1.11Ensemble methods--Bagging meta-estimator
qq_40305043的博客
02-06 631
1.11.1. Bagging meta-estimator (鉴于本人觉得中文文档中的部分翻译不够清晰，所以修改如下) 在集成算法中，bagging 方法形成一类算法，它在原始训练集的随机子集上构建黑盒估计器的多个实例，然后将它们各自的预测集合起来形成最终预测。这些方法被用来作为一种减少基本估计量(例如，一个决策树)的方差的方法，方法是在其构造过程中引入随机化，然后将其做成一个集合。在许多情况下...
Sklearn——集成模型
m0_37634594的博客
01-02 1989
集成学习的目标是结合一组基学习器的预测构建学习算法来提高单个学习器的普遍性和健壮性。通常有两种方法： averaging:构建一组相互独立的学习器求预测的均值。由于方差的减小，组合学习器的性能比任何单个学习器都好。（eg：bagging，随机森林） boosting:基学习器串行组合，试图减小组合学习器的偏差，把几个弱学习器组合成一个强力的集成模型。（eg：adaboost，Gradient Tree Boosting） 1. bagging import pandas as pd from sklearn
sklearn源码解析：ensemble模型 零碎记录；如何看sklearn代码，以tree的feature_importance为例
热门推荐
mmc2015的专栏
07-12 2万+
最近看sklearn的源码比较多，好记性不如烂笔头啊，还是记一下吧。 整体： ）实现的代码非常好，模块化、多继承等写的很清楚。 ）predict功能通常在该模型的直接类中实现，fit通常在继承的类中实现，方便不同的子类共同引用。 随机森林 和 GBDT ）RandomForest的bootstrap是又放回的；GBDT则是无放回的。
随机森林在sklearn中的实现
lichengxiang的博客
03-01 1611
一.集成算法 二.sklearn中的集成算法模块ensemble 三.RandomForestClassifier(随机森林分类器) 四.重要参数 1.基评估器参数 2.随机森林参数 五.重要属性和接口 六.Bagging的另一个必要条件 七.RandomForestRegressor(随机森林回归器) 八.机器学习中调参的基本思想 九.Bagging vs Boosting 十.随机森林代码实现 十一.随机森林在乳腺癌数据上的调参
Sklearn之Ensemble 估计器
影子
04-27 2681
分类器统计每个子分类器的预测类别数，再用「多数投票」原则得到最终预测。 回归器计算每个子回归器的预测平均值。 最常用的 Ensemble 估计器排列如下： AdaBoostClassifier: 逐步提升分类器 AdaBoostRegressor:逐步提升回归器 BaggingClassifier:装袋分类器 BaggingRegressor:装袋回归器 GradientBoostingClassifier: 梯度提升分类器 Gradient...
sklearn.ensemble
Misnearch的博客
11-27 285
这是一个集成方法，通过组合多个单一模型来构建更强大的预测模型的技术。核心思想是“集体智慧”，即多个模型的组合通常比单个模型的性能更优。两个著名的方法就是梯度提升树gradient-boosted trees和随机森林random forest。
一文看懂集成学习 Ensemble methods（Bagging, Boosting）
qq_34604224的博客
03-03 463
集成学习 (截图来自《西瓜书》) Bagging 从原始样本集中随机采样。每轮从原始样本集中有放回的选取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（bootstrap的过程，由于是有放回抽样，所以k个训练集之间相互独立） 每次使用一份训练集训练一个模型，k 个训练集共得到 k 个基模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法，如决策树、感知器等） 利用这k个基模型对测试集进行.
使用sklearn库用于机器学习
weixin_57332529的博客
08-12 822
Scikit-learn（简称Sklearn）是一个基于Python的开源机器学习库，广泛用于数据挖掘和数据分析。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib等库的基础上，提供了大量现成的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维等多种任务
sklearn.ensemble模型融合
[ 25'h ]
03-19 1万+
sklearn.ensemble模型融合
【python库学习】sklearn集成学习ensemble模块学习
qq_38142901的博客
03-06 2168
集成学习由数个基础学习器构成， 在表现上通常优于单个学习器。根据基础学习器的组合方式又分为bagging、boosting、stacking三大类，第一类经典模型为随机森林，第二类代表为梯度boosting，该类目前最受欢迎的有LGBM，GBDT，XGBoost。
[python机器学习及实践(5)]Sklearn实现集成
weixin_33744854的博客
07-18 140
1,集成 集成（Ensemble）分类模型是综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。一般分为两种方式：1）利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分类模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则做出最终的分类决策。如随即森林分类器的思想是在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树。随机森林分类器在构建每一棵决策树会随机选择特征，而不是根据每维特征对预测结果的影响程度进行排序。 2）按照一定次序搭建...
1.11 集成算法｜模型融合Ensemble methods
qq_36936800的博客
06-22 314
sklearn 集成算法 sklearn.ensemble
Sklearn 集成学习
m0_68828538的博客
04-10 1805
常见的集成学习： Boosting Bagging Stacking ...... 集成学习概念 集成学习是将多个模型放在一起，通过某种方式将其组合起来，从而得到一个统一的预测模型。自然地，在集成之前就要有基本的模型用于集成。目前所用的集成学习模式主要分为两种： 采用同一基模型，在样本的不同子集上进行训练，从而得到对应的多个不同的具体模型。这类学习方法的代表就是boosting, bagging。 采用多种基模型，在同一样本上进行训练，将多个模型组合起来得到具体模型。voting和stacki
【scikit-learn】sklearn.ensemble 模块： 集成学习（Ensemble Learning）
最新发布
彬彬侠的博客
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sklearn.ensemble提供了集成学习（Ensemble Learning）模型，结合多个弱模型提高预测性能、减少过拟合，适用于分类、回归和异常检测。sklearn.ensemble提供了Bagging、Boosting、Stacking等集成学习方法，可以有效提高模型性能，减少过拟合。
集成学习的艺术：使用Scikit-Learn实现模型融合
2401_85761003的博客
07-19 963
集成学习是一种机器学习范式，它构建并结合多个模型以获得比单个模型更好的预测性能。常见的集成学习技术包括Bagging、Boosting和Stacking。
【机器学习sklearn】集成学习（Ensemble Learning）
Aoyama的博客
12-30 3234
集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成任务，也可以称为“多分类器系统”（multi-classifier system）、“基于委员会学习”（committee-based learning）等。
sklearn快速入门教程：（五）集成学习
半个冯博士
07-11 5888
sklearn快速入门教程–（五）集成学习 一、集成学习简述 集成学习是目前各类竞赛和工程中应用最广泛的模型提升方法。比如在kaggle中就有关于集成学习的介绍（Kaggle模型融合原文）。这里所谓的模型融合实际上主要就是集成学习方法。 常见的集成学习有以下几种： Boosting Bagging Stacking 其中boosting和bagging应用最多。比如目前流行的xgboost就是(gradient)boosting的一种，而random forest则是bagging的一种。 二、集成学习
使用scikit-learn构建模型
Smart_J_King的博客
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1 绪论 1.1 机器学习的概念 致力于研究如何通过计算的手段，利用经验（历史数据）来改善系统自身的性能［机器学习］。 从数据中产生模型的算法，即“学习算法” 机器学习的应用如股票预测、垃圾邮件过滤软件等。 1.2 scikit-learn scikit-learn(sklearn)库整合了多种机器学习算法，可以帮助使用者在数据分析过程中快速建立模型，且模型接口统一，使用起来非常方便。同时，sklearn拥有优秀的官方文档（https://www.cntofu.com/book/170/in
ensemble methods
12-28
### 集成方法概述 集成学习是一种强大的机器学习范式，旨在通过组合多个基础估计器来改进预测性能和控制过拟合现象[^2]。这些基础估计器通常被称为弱学习者，在某些情况下单独表现可能并不出色；然而当它们作为一个整体协同工作时，则能够提供更精确的结果。 #### Bagging 和 Random Forests 一类常见的集成算法是基于并行方式工作的，其中各个成员模型间相互独立训练完成。这类方法中最著名的例子就是Bootstrap Aggregating (简称Bagging)，以及在此基础上发展而来的随机森林(Random Forest)[^3]。对于每一个子集样本而言，都会创建一个新的决策树来进行分类或者回归任务，并最终汇总所有树木给出的结论作为整个系统的输出。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0) ``` #### Boosting 方法 除了上述提到的并行策略外，还有另一种称为Boosting的技术路径。它采用串行的方式逐步增强先前模型未能很好处理的数据部分权重，从而使得后续的学习过程更加关注那些难以被正确识别的情况。AdaBoost与Gradient Tree Boosting便是此类方法中的典型代表之一[^1]。 ```python from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier abc = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, learning_rate=1) ``` #### Stacking 技术 Stacking 或堆叠泛化也是一种有效的集成框架，允许不同类型的初级模型共同作用于同一问题空间内。具体来说就是在一层或多层上使用不同的基底分类器得到初步预测值之后再引入另一个高级别的元分类器去综合考虑低级单元所提供的信息作出最后决定。 ```python from mlxtend.classifier import StackingCVClassifier stack_gen = StackingCVClassifier(classifiers=[clf1, clf2], meta_classifier=meta_clf) ```
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