机器学习大数据情境下blending-示例

最新推荐文章于 2025-11-23 20:20:10 发布

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#机器学习 #大数据 #人工智能

blending

当数据量极大时，Blending 是更高效的选择，但我们可以通过「分层Blending」+「分布式计算」实现高性能融合。以下是针对大数据场景的优化方案，结合了 Blending 的速度优势和 Stacking 的数据利用率：

🚀 大数据场景下的混合融合方案

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from joblib import Parallel, delayed

# 生成大规模示例数据 (100万样本)
X, y = make_classification(n_samples=1_000_000, n_features=50, random_state=42)

# ====================== 分层Blending优化 ======================
# 策略：将数据分为三层，最大化利用数据
X_full, y_full = X, y

# 第一层：划分训练集和保留集 (98% : 2%)
X_train, X_holdout, y_train, y_holdout = train_test_split(
    X_full, y_full, test_size=0.02, random_state=42
)

# 第二层：将训练集分为Blending的A/B部分 (90% : 10%)
X_blend_A, X_blend_B, y_blend_A, y_blend_B = train_test_split(
    X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42
)

# ====================== 分布式训练基模型 ======================
# 定义高效且多样化的基模型（适合大数据）
base_models = [
    ('lgbm', LGBMClassifier(
        n_estimators=500,
        learning_rate=0.05,
        num_leaves=127,
        subsample=0.8,
        colsample_bytree=0.8,
        n_jobs=4  # 单模型并行
    )),
    ('xgb', XGBClassifier(
        n_estimators=500,
        learning_rate=0.05,
        max_depth=6,
        subsample=0.8,
        colsample_bytree=0.8,
        tree_method='hist',  # 大数据优化
        n_jobs=4
    )),
    ('hist_gbm', HistGradientBoostingClassifier(
        max_iter=500,
        learning_rate=0.05,
        max_bins=255,
        categorical_features=None
    )),
    ('lr', LogisticRegression(
        C=0.1,
        solver='lbfgs',
        max_iter=1000,
        n_jobs=4
    ))