集成学习综述

集成学习综述

集成学习(ensemble learning)本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等

1. 集成学习结构组成

如下图所示，对于训练集数据，我们通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略，就可以最终形成一个强学习器，以达到博采众长的目的。

也就是说，集成学习有两个主要的问题需要解决：

1. 如何得到若干个个体学习器
2. 如何选择一种结合策略，将这些个体学习器集合成一个强学习器

2. 集成学习之个体学习器

上一节我们讲到，集成学习的第一个问题就是如何得到若干个个体学习器。这里我们有两种选择。

• 所有的个体学习器是同质的

  也就是所有的个体学习器都是一个种类的，例如：都是决策树个体学习器，或者都是神经网络个体学习器。

• 所有的个体学习器是异质的

  也就是说所有的个体学习器不全是一个种类的，例如：我们有一个分类问题，对训练集采用支持向量机个体学习器，逻辑回归个体学习器和朴素贝叶斯个体学习器来学习，再通过某种结合策略来确定最终的分类强学习器。

目前来说，同质个体学习器的应用是最广泛的，一般我们常说的集成学习的方法都是指的同质个体学习器。而同质个体学习器使用最多的模型是CART决策树和神经网络。

同质个体学习器按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类：

1. 个体学习器之间存在强依赖关系

   一系列个体学习器基本都需要串行生成，代表算法是boosting系列算法

2. 个体学习器之间不存在强依赖关系

   一系列个体学习器可以并行生成，代表算法是bagging和随机森林（Random Forest）系列算法。

2.1 集成学习之bagging

Bagging的弱学习器之间没有依赖关系，可以并行生成，我们可以用一张图做一个概括如下：

bagging的个体弱学习器的训练集是通过随机采样得到的。通过T次的随机采样，我们就可以得到T个采样集，对于这T个采样集，我们可以分别独立的训练出T个弱学习器，再对这T个弱学习器通过集合策略来得到最终的强学习器。

这里的采用方法一般采用的是自助采样法（Bootstrap sampling）,即对于m个样本的原始训练集，我们每次先随机有放回的采集一个样本，这样采集m次，最终可以得到m个样本的采样集，由于是随机采样，这样每次的采样集是和原始训练集不同的，和其他采样集也是不同的，这样得到多个不同的弱学习器。

随机森林是bagging的一个特化进阶版：

• 特化

  随机森林的弱学习器都是决策树。

• 进阶

  随机森林在bagging的样本随机采样基础上，又加上了特征的随机选择

其基本思想没有脱离bagging的范畴

2.2 集成学习之boosting

boosting的算法原理如下图所示：

Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重，使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高，使得这些误差率高的点在后面的弱学习器2中得到更多的重视。然后基于调整权重后的训练集来训练弱学习器2.，如此重复进行，直到弱学习器数达到事先指定的数目T，最终将这T个弱学习器通过集合策略进行整合，得到最终的强学习器。

Boosting系列算法里最著名算法主要有AdaBoost算法和提升树(boosting tree)系列算法。

3. 集成学习之结合策略

假设我们得到的T个弱学习器表示为${h_1,h_2,...h_T}$，

3.1 平均法

对于数值类的回归预测问题，通常使用的结合策略是平均法，也就是说，对于若干个弱学习器的输出进行平均得到最终的预测输出。

最简单的平均是算术平均，也就是说最终预测是

$$H(x) = \frac{1}{T}\sum\limits_{1}^{T}h_i(x)$$
如果每个个体学习器有一个权重$w$，则最终预测是

$$H(x) = \sum\limits_{i=1}^{T}w_ih_i(x)$$
其中$w_i$是个体学习器$h_i$的权重，通常有

$$w_i \geq 0 , \sum\limits_{i=1}^{T}w_i = 1$$

3.2 投票法

对于分类问题的预测，我们通常使用的是投票法。假设我们的预测类别是${c_1,c_2,...c_K}$,对于任意一个预测样本$x$，我们的T个弱学习器的预测结果分别是$(h_1(x), h_2(x)...h_T(x))$。

最简单的投票法是相对多数投票法，也就是我们常说的少数服从多数，也就是T个弱学习器的对样本x的预测结果中，数量最多的类别$c_i$为最终的分类类别。如果不止一个类别获得最高票，则随机选择一个做最终类别。

微复杂的投票法是绝对多数投票法，也就是我们常说的要票过半数。在相对多数投票法的基础上，不光要求获得最高票，还要求票过半数。否则会拒绝预测。

更加复杂的是加权投票法，和加权平均法一样，每个弱学习器的分类票数要乘以一个权重，最终将各个类别的加权票数求和，最大的值对应的类别为最终类别。

3.3 学习法

两节的方法都是对弱学习器的结果做平均或者投票，相对比较简单，但是可能学习误差较大，于是就有了学习法这种方法，对于学习法，代表方法是stacking，当使用stacking的结合策略时， 我们不是对弱学习器的结果做简单的逻辑处理，而是再加上一层学习器，也就是说，我们将训练集弱学习器的学习结果作为输入，将训练集的输出作为输出，重新训练一个学习器来得到最终结果。

在这种情况下，我们将弱学习器称为初级学习器，将用于结合的学习器称为次级学习器。对于测试集，我们首先用初级学习器预测一次，得到次级学习器的输入样本，再用次级学习器预测一次，得到最终的预测结果。

参考文章

• 集成学习原理小结 - 刘建平Pinard - 博客园 (cnblogs.com)