20、集成学习：总结与展望

集成学习：总结与展望

1. 回顾集成学习的发展历程

集成学习作为一种强大的机器学习方法，已经在众多领域取得了显著的成功。通过结合多个模型的预测结果，集成学习不仅提高了模型的准确性，还增强了模型的稳定性和鲁棒性。本文将对集成学习的主要方法进行全面回顾，并展望其未来的发展方向。

1.1 集成学习的基本概念

集成学习的核心思想是通过组合多个模型（弱学习器）的预测结果，形成一个更强的模型（强学习器）。这种方法可以显著降低单个模型的偏差和方差，从而提高整体预测性能。集成学习的常见方法主要包括装袋（Bagging）、随机森林（Random Forest）、AdaBoost、梯度提升（Gradient Boosting）、投票集成（Voting Ensemble）和堆叠集成（Stacking Ensemble）。

1.2 装袋集成（Bagging）

装袋集成通过创建多个训练集的自助样本（Bootstrap Sample），并在每个样本上训练一个决策树模型。最终，通过投票或平均的方式将多个模型的预测结果结合起来。装袋集成有效地减少了模型的方差，提升了模型的稳定性。

示例代码：装袋集成的实现

from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import cross_val_score, RepeatedStratifiedKFold

# 创建合成