30、集成学习：提升机器学习性能的有效策略

集成学习：提升机器学习性能的有效策略

在机器学习领域，单个模型往往存在局限性，如决策树容易过拟合训练数据，导致在实际应用中出现误差。为了克服这些问题，集成学习应运而生。集成学习通过组合多个学习者，利用它们的集体智慧来做出更准确的决策，就像阿波罗计划中采用的三重模块化冗余技术一样，通过多数表决来确保结果的正确性。

1. 集成学习的决策机制：投票

在人类社会中，为了避免个人决策的局限性，我们常常通过聚合多人的意见来做出决策，如法律由参议院通过、金融决策由董事会做出、领导人由民众选举产生。在机器学习中，机器也存在偏差，其预测结果依赖于训练数据。如果训练数据存在偏差、遗漏或其他系统性误差，这些问题会被带入到模型中，影响决策的公正性和准确性。

为了减少这些问题的影响，我们可以创建多个使用不同数据集训练的学习者。通常，我们会让每个学习者对新输入进行评估，然后通过投票来确定最终结果。常见的投票方式是多数投票，即每个学习者为其预测结果投一票，获得最多票数的预测即为最终结果。如果出现平局，计算机可以随机选择一个平局的条目，或者进行另一轮投票。多数投票虽然并不完美，但它简单、快速，通常能在机器学习中产生可接受的结果。

多数投票的一个流行变体是加权多数投票，每个投票都有一定的权重，权重决定了该投票对结果的影响程度。另一种变体是让每个投票者表明其对决策的信心，这样更有信心的投票者可以比不太确定的投票者产生更大的影响。

2. 决策树集成方法

决策树是一种常用的机器学习模型，具有简单和透明的优点，但也容易过拟合。为了发挥决策树的优势，同时减少其缺点，我们可以将多个决策树组合成集成模型。以下介绍三种流行的决策树集成技术。

2.1 装袋法（