12、提升模型性能：集成学习的应用与实践

提升模型性能：集成学习的应用与实践

在机器学习领域，提升模型性能是一个永恒的追求。集成学习中的提升算法，如 AdaBoost、梯度提升机（GBM）和极端梯度提升（XGBoost），为我们提供了强大的工具来优化模型表现。本文将详细介绍这些算法的使用方法、工作原理以及如何通过调整超参数来进一步提升模型性能。

1. AdaBoost 算法的应用

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种自适应的提升算法，它通过迭代训练一系列弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。以下是使用 AdaBoost 训练模型的具体步骤：
1. 使用决策树分类器训练模型 ：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dtree = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=0)
dtree.fit(X_train, Y_train)

2. 评估决策树模型的准确率和 AUC 值 ：

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
# 平均准确率
print('The mean accuracy is: ',(dtree.score(X_test,Y_test))*100,'%')
# AUC 分数
y_pred_dtree = dtree.pred