DataWhale集成学习Task7--投票法

投票法思路

投票法（voting）是集成学习里面针对分类问题的一种结合策略。基本思想是选择所有机器学习算法当中输出最多的那个类。

对于回归模型来说，投票法最终的预测结果是多个其他回归模型预测结果的平均值。

对于分类模型，硬投票法的预测结果是多个模型预测结果中出现次数最多的类别，软投票对各类预测结果的概率进行求和，最终选取概率之和最大的类标签。

投票法的原理分析

投票法是一种遵循少数服从多数原则的集成学习模型，通过多个模型的集成降低方差，从而提高模型的鲁棒性。在理想情况下，投票法的预测效果应当优于任何一个基模型的预测效果。

投票法在回归模型与分类模型上均可使用：

• 回归投票法：预测结果是所有模型预测结果的平均值。
• 分类投票法：预测结果是所有模型种出现最多的预测结果。

分类投票法又可以被划分为硬投票与软投票：

• 硬投票：预测结果是所有投票结果最多出现的类。
• 软投票：预测结果是所有投票结果中概率加和最大的类。

下面我们使用一个例子说明硬投票：

对于某个样本：

模型 1 的预测结果是 类别 A

模型 2 的预测结果是 类别 B

模型 3 的预测结果是 类别 B

有2/3的模型预测结果是B，因此硬投票法的预测结果是B

同样的例子说明软投票：

对于某个样本：

模型 1 的预测结果是 类别 A 的概率为 99%

模型 2 的预测结果是 类别 A 的概率为 49%

模型 3 的预测结果是 类别 A 的概率为 49%

最终对于类别A的预测概率的平均是 (99 + 49 + 49) / 3 = 65.67%，因此软投票法的预测结果是A。

从这个例子我们可以看出，软投票法与硬投票法可以得出完全不同的结论。相对于硬投票，软投票法考虑到了预测概率这一额外的信息，因此可以得出比硬投票法更加准确的预测结果。

在投票法中，我们还需要考虑到不同的基模型可能产生的影响。理论上，基模型可以是任何已被训练好的模型。但在实际应用上，想要投票法产生较好的结果，需要满足两个条件：

• 基模型之间的效果不能差别过大。当某个基模型相对于其他基模型效果过差时，该模型很可能成为噪声。
• 基模型之间应该有较小的同质性。例如在基模型预测效果近似的情况下，基于树模型与线性模型的投票，往往优于两个树模型或两个线性模型。

当投票合集中使用的模型能预测出清晰的类别标签时，适合使用硬投票。当投票集合中使用的模型能预测类别的概率时，适合使用软投票。软投票同样可以用于那些本身并不预测类成员概率的模型，只要他们可以输出类似于概率的预测分数值（例如支持向量机、k-最近邻和决策树）。

投票法的局限性在于，它对所有模型的处理是一样的，这意味着所有模型对预测的贡献是一样的。如果一些模型在某些情况下很好，而在其他情况下很差，这是使用投票法时需要考虑到的一个问题。

投票法实战案例分析

首先我们创建一个1000个样本，20个特征的随机数据集：

import matplotlib.pyplot as pyplot 
import numpy as np 
import pandas as pd
# test classification dataset
from sklearn.datasets import make_classification
# define dataset
def get_dataset():
    X, y = make_classification(
        n_samples=1000,     #样本数量
        n_features=20,      #总的特征数量,是从有信息的数据点，冗余数据点，重复数据点，和特征点-有信息的点-冗余的点-重复点中随机选择的。
        n_informative=15,   #多信息特征的个数
        n_redundant=5,      #冗余信息个数
        random_state=20      #随机种子
    )    
    return X,y

我们使用多个KNN模型，svm和决策树（之前学过的）作为基模型演示投票法，其中每个模型采用不同的邻居值K参数：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# get a voting ensemble of models
def get_hard_votin