7、机器学习中的集成模型详解

机器学习中的集成模型详解

1. 集成模型概述

在机器学习领域，单一算法存在局限性，难以构建高精度模型。集成建模是一种通过组合多个不同基础模型来预测结果的方法，其目标是降低预测的泛化误差。只要基础模型具有多样性和独立性，使用集成方法就能降低预测误差。集成学习可以有效克服构建单一估计器时遇到的高方差、低精度以及噪声和偏差等技术挑战。

集成学习的主要目标是提升模型在分类、预测和函数逼近等方面的性能。简单来说，集成模型是一种将两个或多个模型的预测结果整合在一起的机器学习模型。常见的集成方法有以下几种：
- Bagging
- Boosting
- Stacking

2. Bagging

2.1 Bagging 原理

Bagging 即自助聚合，是一种利用不同训练数据寻找多样化集成成员的集成学习方法。它将多个模型（如决策树）的输出合并，以产生更通用的结果，可应用于分类和回归任务。

Bagging 的基本过程是从单个数据集中通过有放回抽样创建多个子集，每个子集大小相同，可用于训练模型。为每个子集生成一个基础模型或弱模型，这些模型相互独立且并行运行，最后将所有模型的预测结果组合得到最终预测。Bagging 能减少方差并最小化过拟合。

随机森林是一种 Bagging 技术，它使用自助样本拟合深度树，以获得低方差的输出。同时，随机森林在生成每棵树时，不仅对观测值进行抽样，还对特征进行抽样，只保留随机子集的特征来构建树，从而降低了多棵树之间的相关性。