金融风控训练营Task5 模型融合学习笔记

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文章目录

一、学习目标

将之前建模调参的结果进行模型融合。尝试多种融合方案，提交融合结果。

二、内容介绍

模型融合的方式：

2.1 平均

简单平均法
加权平均法

2.2 投票

简单投票法
加权投票法

2.3 综合

排序融合
log融合

2.4 stacking

构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。

2.5 blending

选取部分数据预测训练得到预测结果作为新特征，带入剩下的数据中预测。

2.6 boosting/bagging

Bagging和Boosting的区别

1）样本选择：
Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。
Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。
2）样例权重
Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等。
Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。
3）预测函数
Bagging：所有预测函数的权重相等。
Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。
4）并行计算
Bagging：各个预测函数可以并行生成。
Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。
5）计算效果
Bagging主要减小了variance，而Boosting主要减小了bias，而这种差异直接推动结合Bagging和Boosting的MultiBoosting的诞生。

三、stacking\blending详解

stacking是先获得若干基学习器的预测结果，然后将预测结果作为新的训练集来训练一个新的学习器的过程。
例如现在有五个基学习器，将数据带入这五个基学习器中得到预测结果，再带入模型六中进行训练预测。因为直接由五个基学习器获得的结果带入模型六中，容易导致过拟合。所以在使用五个基模型进行预测的时候，考虑使用K折验证，防止过拟合。

blending 与stacking不同，它是将预测的值作为新的特征和原特征合并，构成新的特征值，用于预测。为了防止过拟合，将数据分为两部分d1、d2，使用d1的数据作为训练集，d2数据作为测试集。预测得到的数据作为新特征使用d2的数据作为训练集结合新特征，预测测试集结果。

Blending与stacking的区别：

stacking中由于两层使用的数据不同，所以可以避免信息泄露的问题。在组队竞赛的过程中，不需要给队友分享自己的随机种子。
blending对将数据划分为两个部分，在最后预测时有部分数据信息将被忽略。同时在使用第二层数据时可能会因为第二层数据较少产生过拟合现象。

四、代码示例

4.1 平均

简单加权平均：结果直接融合。求多个预测结果的平均值。pre1-pren分别是n组模型预测出来的结果，将其进行加权融。
pre = (pre1 + pre2 + pre3 +…+pren )/n
加权平均法：一般根据之前预测模型的准确率，进行加权融合，将准确性高的模型赋予更高的权重。
pre = 0.3pre1 + 0.3pre2 + 0.4pre3

4.2 投票

简单投票

from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, VotingClassifier
clf1 = LogisticRegression(random_state=1)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=1)
clf3 = XGBClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=150, max_depth=4, min_child_weight=2, subsample=0.7,objective='binary:logistic')

vclf = VotingClassifier(estimators=[('lr', clf1), ('rf', clf2), ('xgb', clf3)])
vclf = vclf .fit(x_train,y_train)
print(vclf .predict(x_test))

加权投票

from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, VotingClassifier
clf1 = LogisticRegression(random_state=1)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=1)
clf3 = XGBClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=150, max_depth=4, min_child_weight=2, subsample=0.7,objective='binary:logistic')

vclf = VotingClassifier(estimators=[('lr', clf1), ('rf', clf2), ('xgb', clf3)], voting='soft', weights=[2, 1, 1])
vclf = vclf .fit(x_train,y_train)
print(vclf .predict(x_test))

4.3 Stacking

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import itertools
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from mlxtend.classifier import StackingClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split
from mlxtend.plotting import plot_learning_curves
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions


# 以python自带的鸢尾花数据集为例
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data[:, 1:3], iris.target


clf1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=1)
clf3 = GaussianNB()
lr = LogisticRegression()
sclf = StackingClassifier(classifiers=[clf1, clf2, clf3], 
                          meta_classifier=lr)


label = ['KNN', 'Random Forest', 'Naive Bayes', 'Stacking Classifier']
clf_list = [clf1, clf2, clf3, sclf]
    
fig = plt.figure(figsize=(10,8))
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
grid = itertools.product([0,1],repeat=2)


clf_cv_mean = []
clf_cv_std = []
for clf, label, grd in zip(clf_list, label, grid):
        
    scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5, scoring='accuracy')
    print("Accuracy: %.2f (+/- %.2f) [%s]" %(scores.mean(), scores.std(), label))
    clf_cv_mean.append(scores.mean())
    clf_cv_std.append(scores.std())
        
    clf.fit(X, y)
    ax = plt.subplot(gs[grd[0], grd[1]])
    fig = plot_decision_regions(X=X, y=y, clf=clf)
    plt.title(label)
 

plt.show()

4.4 blending

from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 以python自带的鸢尾花数据集为例
data_0 = iris.data
data = data_0[:100,:]


target_0 = iris.target
target = target_0[:100]
 
#模型融合中基学习器
clfs = [LogisticRegression(),
        RandomForestClassifier(),
        ExtraTreesClassifier(),
        GradientBoostingClassifier()]
 
#切分一部分数据作为测试集
X, X_predict, y, y_predict = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=914)


#切分训练数据集为d1,d2两部分
X_d1, X_d2, y_d1, y_d2 = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=914)
dataset_d1 = np.zeros((X_d2.shape[0], len(clfs)))
dataset_d2 = np.zeros((X_predict.shape[0], len(clfs)))
 
for j, clf in enumerate(clfs):
    #依次训练各个单模型
    clf.fit(X_d1, y_d1)
    y_submission = clf.predict_proba(X_d2)[:, 1]
    dataset_d1[:, j] = y_submission
    #对于测试集，直接用这k个模型的预测值作为新的特征。
    dataset_d2[:, j] = clf.predict_proba(X_predict)[:, 1]
    print("val auc Score: %f" % roc_auc_score(y_predict, dataset_d2[:, j]))


#融合使用的模型
clf = GradientBoostingClassifier()
clf.fit(dataset_d1, y_d2)
y_submission = clf.predict_proba(dataset_d2)[:, 1]
print("Val auc Score of Blending: %f" % (roc_auc_score(y_predict, y_submission)))

五、总结

简单平均和加权平均是常用的两种比赛中模型融合的方式。其优点是快速、简单。
stacking在众多比赛中大杀四方，但是速度很慢，同时stacking多层提升幅度并不能抵消其带来的时间和内存消耗，所以实际环境中应用还是有一定的难度，所以说并不是模型融合的层数越多越好的。
在比赛中将加权平均、stacking、blending等混用也是一种策略，可能会收获意想不到的效果。