13、机器学习集成学习与其他技术详解

机器学习集成学习与其他技术详解

1. 集成学习概述

集成学习是通过组合多个弱分类器或模型来构建一个强模型的技术，能有效提升机器学习算法的性能。常见的集成学习方法包括Bagging、AdaBoost、Bootstrap、Gradient Boosting和Stacking等。

2. AdaBoost

• 原理 ：AdaBoost是一种常用的集成学习方法，每个基分类器在训练集的加权形式上进行训练，权重取决于前一个基分类器的性能。初始时，训练数据中每个实例的权重设为$weight(xi) = 1/n$，其中$xi$表示第$i$个训练样本，$n$表示训练实例的数量。所有基分类器训练完成后，将它们组合成最终的分类器。在训练过程中，根据模型的整体准确率以及实例是否被正确分类来更新权重，不断添加后续模型，直到达到最小准确率或无法再改进为止。
• 优缺点 ：优点是能将多个弱分类器组合成强分类器；缺点是如果数据中包含大量噪声样本或异常值，可能导致算法不收敛和效率低下，因此需要对数据进行预处理。
• 代码示例 ：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selec