20、机器学习中的集成学习与降维技术

机器学习中的集成学习与降维技术

1. 梯度提升与XGBoost

梯度提升可以与其他成本函数一起使用，这可以通过损失超参数来控制。在流行的Python库XGBoost中，有梯度提升的优化实现。XGBoost即极限梯度提升，最初由陈天奇作为分布式（深度）机器学习社区（DMLC）的一部分开发，它旨在实现极快的速度、可扩展性和可移植性，并且常是机器学习竞赛获胜方案的重要组成部分。

XGBoost的API与Scikit - Learn的非常相似，以下是使用示例：

import xgboost
xgb_reg = xgboost.XGBRegressor()
xgb_reg.fit(X_train, y_train)
y_pred = xgb_reg.predict(X_val)

XGBoost还提供了一些不错的特性，比如自动处理提前停止：

xgb_reg.fit(X_train, y_train,
            eval_set=[(X_val, y_val)], early_stopping_rounds=2)
y_pred = xgb_reg.predict(X_val)

2. 堆叠集成学习

堆叠（stacking）是一种集成方法，其核心思想是训练一个模型来聚合集成中所有预测器的预测结果，而非使用简单的函数（如硬投票）。

训练堆叠模型的常见方法是使用保留集，具体步骤如下：
1. 将训练集拆分为两个子集，第一