35、机器学习中的堆叠集成与贝叶斯超参数优化

机器学习中的堆叠集成与贝叶斯超参数优化

1. 堆叠集成概述

堆叠（Stacking），也称为堆叠泛化，是一种创建可能异质的机器学习模型集成的技术。堆叠集成的架构至少包括两个基础模型（称为 0 级模型）和一个元模型（1 级模型），元模型用于组合基础模型的预测结果。其目标是结合一系列表现良好的模型的能力，获得比集成中任何单个模型可能更好的预测性能。

1.1 堆叠集成的步骤

创建堆叠集成的过程可以分为三个步骤：
1. 训练 0 级模型 ：每个 0 级模型在完整的训练数据集上进行训练，然后用于生成预测。对于回归问题，使用预测值很直接；对于分类问题，可以使用预测的类别或预测的概率/分数。可以仅使用预测值作为 1 级模型的特征，也可以将原始特征集与 0 级模型的预测结果相结合，实践中结合特征往往效果更好。
2. 训练 1 级模型 ：1 级模型（元模型）通常比较简单，理想情况下可以对 0 级模型的预测结果进行平滑解释，因此线性模型常被用于此任务。使用上一步的特征（仅预测值或与初始特征集结合）和某种交叉验证方案来训练 1 级模型，交叉验证用于选择元模型的超参数和/或考虑用于集成的基础模型集。
3. 对未知数据进行预测 ：将所有基础模型应用于新的观测数据以获得预测结果，然后元模型使用这些预测结果创建堆叠集成的最终预测。

1.2 堆叠集成的代码实现

以下是创建堆叠集成的具体步骤和代码：

# 1. 导入库
import pandas