11、基于树的机器学习模型：集成学习与模型堆叠

基于树的机器学习模型：集成学习与模型堆叠

在机器学习领域，为了提升模型的泛化性能，常常会使用集成学习的方法。其中，集成的集成（Ensemble of ensembles），也被称为模型堆叠（model stacking），是一种将不同分类器组合成一个元分类器（meta - classifier）的有效策略，其泛化性能优于单个分类器。

1. 集成学习的两种方式

集成学习主要有以下两种方式：
- 不同类型分类器的集成 ：将不同类型的分类器（如逻辑回归、决策树、随机森林等）应用于相同的训练数据，然后根据问题类型（分类或回归），通过多数投票或求平均值的方式组合结果。
- 单一类型分类器在不同自助样本上的集成 ：从训练数据中抽取自助样本，每次在抽取的样本上分别拟合模型（如决策树、随机森林等），最后将所有结果组合成一个集成。这种方法适用于处理高度灵活的模型，通过减少方差来提高性能。

2. 不同类型分类器的集成方法

不同类型分类器的集成可以通过以下三种方法实现：
- 多数投票或平均 ：对于分类问题，使用简单的众数函数选择出现次数最多的类别；对于回归问题，计算平均值并与实际值进行比较。
- 元分类器应用于结果 ：从各个分类器预测实际结果（0 或 1），然后在这些 0 和 1 上应用元分类器。但这种方法的元分类器可能比较脆弱和僵化，因为 0 和 1 只给出了结果，而没有提供确切的敏感性（如概率）。
- 元分类器应用于概率 ：从各个分类器获