12、提升模型性能的集成学习方法

提升模型性能的集成学习方法

在机器学习领域，提升模型性能是每个从业者的追求。本文将介绍几种强大的提升算法，包括 AdaBoost、梯度提升机（Gradient Boosting Machines）和极端梯度提升（XGBoost），并通过具体的代码示例展示如何使用这些算法来提高模型的准确性和 AUC 值。

1. AdaBoost 算法

1.1 基本原理

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，它通过迭代训练一系列弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。在每次迭代中，AdaBoost 会根据前一轮分类器的错误情况调整样本的权重，使得错误分类的样本在后续的训练中得到更多的关注。

1.2 实现步骤

1.2.1 使用决策树分类器训练模型

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树分类器
dtree = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=0)
dtree.fit(X_train, Y_train)

# 查看准确率和 AUC 值
# 平均准确率
print('The mean accuracy is: ',(dtree.score(X_test,Y_test))*100,'%')
# AUC 分数
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
y_pred_dtree = dtree.predict_proba(X_test)
fpr_dtree, tpr_