22、集成学习方法详解与实践

集成学习方法详解与实践

1. 集成学习概述

集成学习是一种通过组合多个基础模型来提高预测性能和稳定性的机器学习方法。主要有Bagging和Boosting两种类型，下面将详细介绍这两种方法及其相关技术。

2. Bagging方法

2.1 Bagging原理

Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种简单的集成学习方法，旨在提高分类和回归问题的稳定性和准确性。具体步骤如下：
- 给定标准训练集D，通过有放回的均匀采样生成M个新的子集，每个子集包含B个样本。这些子集被称为自助样本（bootstrap samples），其中部分训练样本可能在多个子集中重复出现，而有些样本可能从未出现在任何子集中。
- 使用这M个自助样本作为独立的训练集，分别学习M个模型。
- 在测试阶段，将这M个模型的结果进行组合，例如对于回归问题，简单地对M个结果求平均值；对于分类问题，进行多数投票。

Bagging是模型平均方法的一个特例，能够显著降低机器学习中的方差，缓解复杂模型（如神经网络或决策树）的过拟合问题。其优点是所有M个基础模型的训练过程完全独立，可以在多个处理器上并行实现，从而高效地构建大量基础模型。

2.2 随机森林（Random Forests）

随机森林是机器学习中最流行的Bagging技术，以决策树作为基础模型。一个随机森林由大量的决策树组成，每棵树使用前面描述的Bagging过程获得的自助样本构建。为了提高所有决策树的多样性，随机森林结合了以下技术：
1. 行采样 ：使用Bagging方法有放回地对