7、元学习：数据挖掘中的算法选择与集成策略

元学习：数据挖掘中的算法选择与集成策略

在数据挖掘的分类任务中，没有一种分类算法能在所有应用领域和数据集上都表现最佳。不同的分类算法具有不同的归纳偏差，适用于不同的应用场景和数据集。因此，元学习应运而生，它旨在为给定的目标数据集自动找出最佳的分类算法。

1. 元学习概述

元学习涉及对基础学习算法结果的学习。“元”这个术语在计算机科学的其他领域也有类似含义，例如在数据库领域，元数据用于描述存储在数据库系统中的基础数据。虽然元学习可应用于其他数据挖掘任务，但这里主要聚焦于分类任务。

在分类任务中，元学习主要有两种类型：用于分类算法选择的元学习和堆叠泛化。

2. 用于分类算法选择的元学习

这种元学习类型的核心是从多个不同应用领域的数据集里，学习数据集与分类算法之间的关系。其基本思路是创建一个元数据集，其中每个元示例代表一个完整的数据集。每个元示例由一组元属性描述，这些元属性代表对应数据集的特征。每个元示例还关联一个元类，通常是从一组候选分类算法中为该数据集推荐的最佳算法名称。

2.1 元数据集的构建

元数据集会被划分为元训练集和元测试集。为了给元训练集中的元示例分配元类，系统会对每个元示例对应的数据集应用所有候选分类算法，并通过某种方法（如交叉验证）测量它们的预测准确率。然后，选择准确率最高的分类算法作为该元示例的元类。不过，这种生成元类的方法计算成本较高，因为需要在元训练集中的每个数据集上运行多个不同的分类算法。为了显著减少处理时间，可以主动选择部分可用数据集，通过上述过程生成元类，即进行某种形式的元示例选择，以确定对元学习最相关的元示例。

2.2 元属性的选择

选择合适的