1、集成学习介绍
集成学习(ensemble learning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它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”（集成学习对训练集数据，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）。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，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。
集成学习有两个主要的问题需要解决，第一是如何得到若干个个体学习器，第二是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
对于如何得到若干个个体学习器，这里我们有两种选择。
第一种就是所有的个体学习器都是一个种类的，或者说是同质的。比如都是决策树个体学习器，或者都是神经网络个体学习器。第二种是所有的个体学习器不全是一个种类的，或者说是异质的。比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，第一个是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，第二个是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。
3. 集成学习之boosting
boosting的算法原理我们可以用一张图做一个概括如下：
从图中可以看出，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。提升树系列算法里面应用最广泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Tree)。
4. 集成学习之bagging
Bagging的算法原理和 boosting不同，它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：
从上图可以看出，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。
对于这里的随机采样有必要做进一步的介绍，这里一般采用的是自助采样法（Bootstap sampling）,即对于m个样本的原始训练集，我们每次先随机采集一个样本放入采样集，接着把该样本放回，也就是说下次采样时该样本仍有可能被采集到，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。
对于一个样本，它在某一次含m个样本的训练集的随机采样中，每次被采集到的概率是1m。不被采集到的概率为1−1/m。如果m次采样都没有被采集中的概率是(1−1/m)m。当m→∞时，(1−1/m)^m→1e≃0.368。也就是说，在bagging的每轮随机采样中，训练集中大约有36.8%的数据没有被采样集采集中。
对于这部分大约36.8%的没有被采样到的数据，我们常常称之为袋外数据(Out Of Bag, 简称OOB)。这些数据没有参与训练集模型的拟合，因此可以用来检测模型的泛化能力。
由于Bagging算法每次都进行采样来训练模型，因此泛化能力很强，对于降低模型的方差很有作用。当然对于训练集的拟合程度就会差一些，也就是模型的偏倚会大一些。
4.1 bagging 算法流程
输入为样本集D={(x,y1),(x2,y2),…(xm,ym)}，弱学习器算法, 弱分类器迭代次数T。
输出为最终的强分类器f(x)
1）对于t=1,2…,T:
a)对训练集进行第t次随机采样，共采集m次，得到包含m个样本的采样集Dt
b)用采样集Dt训练第t个弱学习器Gt(x)
2) 如果是分类算法预测，则T个弱学习器投出最多票数的类别或者类别之一为最终类别。如果是回归算法，T个弱学习器得到的回归结果进行算术平均得到的值为最终的模型输出。
4.2 随机森林算法
随机森林(Random Forest,以下简称RF)是Bagging算法的进化版，也就是说，它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。
首先，RF使用了CART决策树作为弱学习器，这让我们想到了梯度提示树GBDT。第二，在使用决策树的基础上，RF对决策树的建立做了改进，对于普通的决策树，我们会在节点上所有的n个样本特征中选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分，但是RF通过随机选择节点上的一部分样本特征，这个数字小于n，假设为
如果
除了上面两点，RF和普通的bagging算法没有什么不同， 下面简单总结下RF的算法。
输入为样本集D={(x,y1),(x2,y2),…(xm,ym)}，弱分类器迭代次数T。
输出为最终的强分类器f(x)
1）对于t=1,2…,T:
a)对训练集进行第t次随机采样，共采集m次，得到包含m个样本的采样集Dt
b)用采样集Dt训练第t个决策树模型Gt(x)，在训练决策树模型的节点的时候， 在节点上所有的样本特征中选择一部分样本特征， 在这些随机选择的部分样本特征中选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分
2) 如果是分类算法预测，则T个弱学习器投出最多票数的类别或者类别之一为最终类别。如果是回归算法，T个弱学习器得到的回归结果进行算术平均得到的值为最终的模型输出。
RF的主要优点：
1） 训练可以高度并行化，对于大数据时代的大样本训练速度有优势。个人觉得这是的最主要的优点。
2） 由于可以随机选择决策树节点划分特征，这样在样本特征维度很高的时候，仍然能高效的训练模型。
3） 在训练后，可以给出各个特征对于输出的重要性
4） 由于采用了随机采样，训练出的模型的方差小，泛化能力强。
5） 相对于Boosting系列的Adaboost和GBDT， RF实现比较简单。
6） 对部分特征缺失不敏感。
RF的主要缺点有：
1）在某些噪音比较大的样本集上，RF模型容易陷入过拟合。
2) 取值划分比较多的特征容易对RF的决策产生更大的影响，从而影响拟合的模型的效果。
5. 集成学习之结合策略
在上面我们主要关注于学习器，提到了学习器的结合策略但没有细讲，本节就对集成学习之结合策略做一个总结。我们假定我得到的T个弱学习器是{h1,h2,…hT}
5.1 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
如果每个个体学习器有一个权重w，则最终预测是
其中wi是个体学习器hi的权重，通常有
5.2 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{c1,c2,…cK},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(h1(x),h2(x)…hT(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ci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。
稍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。
5.3 学习法
上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：
集成学习原理小结：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6131423.html
Bagging与随机森林算法原理小结：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6156009.html