学习Python集成学习和随机森林算法 _算法

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简介机器学习模型已经成为多个行业决策过程中的重要组成部分，然而在处理嘈杂或多样化的数据集时，它们往往会遇到困难。这就是集成学习（Ensemble Learning）发挥作用的地方。
本文将揭示集成学习的奥秘，并介绍其强大的随机森林算法。无论你是一名数据科学家想要磨炼自己的工具包，还是一名开发人员寻求实用见解以构建稳健的机器学习模型，本文都适合每个人！
通过本文，你将全面了解集成学习以及Python/ target=_blank class=infotextkey>Python中随机森林的工作原理。因此，无论是经验丰富的数据科学家，还是只是想扩展机器学习能力，都可以提升你的机器学习专业知识！
1. 什么是集成学习？集成学习是一种机器学习方法，它将多个弱模型的预测结果组合在一起，以获得更强的预测结果。集成学习的概念是通过充分利用每个模型的预测能力来减少单个模型的偏差和错误。
为了更好地理解，接下来本文举一个生活中的例子，假设你看到了一种动物，但不知道它属于哪个物种。因此，你不需要询问一位专家，而是询问十位专家，然后由他们中的大多数人投票决定。这就是所谓的“硬投票” 。
【学习Python集成学习和随机森林算法】硬投票是指考虑到每个分类器的类别预测，然后根据具有最大投票数的类别将输入进行分类。另一方面，软投票是指考虑每个分类器对每个类别的概率预测，然后根据该类别的平均概率（在分类器概率的平均值上取得）将输入分类到具有最大概率的类别。
2. 何时使用集成学习？集成学习总是用于提高模型性能，包括提高分类准确度和降低回归模型的平均绝对误差。此外，集成学习总能产生更稳定的模型。当模型之间没有相关性时，集成学习的效果最好，因为这样每个模型都可以学习到独特的内容，从而提高整体性能。
3. 集成学习策略尽管集成学习可以以多种方式应用在很多方面，但在实践中，有三种策略因其易于实施和使用而广受欢迎。这三种策略是：

装袋法（Bagging）：Bagging是bootstrap aggregation的缩写，是一种集成学习策略，它使用数据集的随机样本来训练模型。
堆叠法（Stacking）：Stacking是堆叠泛化（stacked generalization）的简称，是一种集成学习策略。在这种策略中，我们训练一个模型，将在数据上训练的多个模型结合起来。
提升法（Boosting）：提升法是一种集成学习技术，重点在于选择被错误分类的数据来训练模型。

接下来本文深入探讨每种策略，并看看如何使用Python在数据集上训练这些集成模型。
4. 装袋法集成学习装袋法使用随机样本数据，并使用学习算法和平均值来获取装袋概率，也称为自助聚合。它将多个模型的结果聚合起来得到一个综合的结果。
该方法涉及以下步骤：

将原始数据集分割成多个子集，并进行替换。
为每个子集开发基础模型。
在运行所有预测之前，同时运行所有模型，并将所有预测结果汇总以获得最终预测结果。

Scikit-learn提供了实现BaggingClassifier和BaggingRegressor的能力。BaggingMetaEstimator可以识别原始数据集的随机子集以适应每个基础模型，然后通过投票或平均的方式将各个基础模型的预测结果聚合成最终预测结果。该方法通过随机化构建过程来减少差异。
【Scikit-learn】：https://scikit-learn.org/stable/
【BaggingClassifier】：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.BaggingClassifier.html
【BaggingRegressor】：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.BaggingRegressor.html
接下来本文以一个示例来说明如何使用scikit-learn中的装袋估计器：

from sklearn.ensemble import BaggingClassifierfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierbagging = BaggingClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(),n_estimators=10, max_samples=0.5, max_features=0.5)

装袋分类器需要考虑几个参数：