5、机器学习模型组合与自然语言处理入门

机器学习模型组合与自然语言处理入门

1. 模型组合方法

在机器学习中，团队合作（模型组合）往往能带来比单个模型更好的结果，尽管这可能违背奥卡姆剃刀原则（单个模型可能产生更简单的理论）。以下是几种常见的模型组合方案：

1.1 投票与平均

这是最容易理解的模型聚合类型，最终输出是多个模型预测输出值的多数结果或平均值。也可以为集成中的每个模型分配不同的权重，例如某些模型可以计为两票。不过，组合高度相关的模型结果并不能保证显著的改进，最好通过使用不同的特征或算法来使模型多样化。如果发现两个模型强相关，可以考虑从集成中移除其中一个，并按比例增加另一个模型的权重。

1.2 装袋（Bagging）

装袋（Bootstrap aggregating）是 Leo Breiman 在 1994 年引入的算法，它将自助法（Bootstrapping）应用于机器学习问题。自助法是一种通过有放回抽样从现有数据创建数据集的统计程序，可用于分析算术平均值、方差或其他量可能取的值。该算法旨在通过以下步骤降低过拟合的可能性：
1. 通过有放回抽样从输入训练数据生成新的训练集。
2. 为每个生成的训练集拟合一个新模型。
3. 通过平均或多数投票组合模型的结果。

以下是装袋步骤的流程图：

graph LR
    A[输入训练数据] --> B[有放回抽样生成新训练集]
    B --> C[为每个新训练集拟合模型]
    C --> D[平均或多数投票组合结果]

1.3 提升