37、模型性能提升：集成学习技术解析

模型性能提升：集成学习技术解析

1. 集成学习概述

集成学习是一种利用多个模型解决建模问题的方法，在降低模型偏差和方差方面非常有效。其核心思想是通过集体智慧实现更好的决策。在统计和机器学习领域，集成学习意味着从多个算法中学习以提升模型性能。

监督算法通常在假设/参数空间中搜索解决方案，找到适合当前问题的假设/参数。但在有限迭代中，我们不一定能找到最优解。此时，集成方法可以将多个假设组合成一个更好的假设。

由于集成过程涉及多个模型，计算量较大，且难以用单一参数评估。一般建议在集成方法中使用快速算法，如决策树集成（随机森林），不过较慢的算法同样能从集成方法中受益。此外，集成学习也可应用于无监督学习算法，因为集成是基于底层模型进行学习的，所以它本身属于监督学习算法。

2. 提升（Boosting）方法

提升方法通过不断从错误中构建模型来减少偏差。它反复在残差上开发模型以提高准确性。例如，第一个模型的准确率为 70%，那么将 30% 预测错误的案例用于开发另一个模型，以获得额外的准确性。这个过程会一直重复，直到准确率不再提高。经过无限次迭代后，会剩下一个不可约误差，其中不包含额外信息。

2.1 提升方法示例

假设一个分类器的准确率只有 40%，通过三次提升过程：
- 第一次：对 100 个对象进行分类，有 60 个分类错误。
- 第二次：只对第一次分类错误的 60 个对象进行分类，有 36 个（60% 的 60）分类错误。
- 第三次：对第二次分类错误的 36 个对象进行分类，有 22 个分类错误。

最终，通过这个准确率仅为 40% 的分类器，我们可以