19、集成学习与降维技术解析

集成学习与降维技术解析

集成学习方法

集成学习是一种将多个弱学习器组合成一个强学习器的技术，能有效提高模型的性能和稳定性。下面介绍几种常见的集成学习方法。

AdaBoost

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种自适应的提升算法，其默认的基估计器是由单个决策节点和两个叶节点组成的树。以下是使用 AdaBoostClassifier 的示例代码：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier 
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

ada_clf = AdaBoostClassifier( 
    DecisionTreeClassifier(max_depth=1), n_estimators=200, 
    algorithm="SAMME.R", learning_rate=0.5) 
ada_clf.fit(X_train, y_train)

如果AdaBoost集成模型对训练集过拟合，可以尝试减少估计器的数量或对基估计器进行更强的正则化。

梯度提升（Gradient Boosting）

梯度提升是另一种流行的提升算法，它通过顺序添加预测器到集成中，每个预测器纠正前一个预测器的错误。与AdaBoost不同的是，梯度提升尝试将新的预测器拟合到前一个预测器产生的残差误差上。

以决策树作为基预测器的梯度提升称为梯度树提升（Grad