机器学习: ensemble learning

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机器学习: ensemble learning

ensemble learning即把多个模型综合成一个模型。这样往往能达到不错的效果。原因为: 不同的模型可能采用了不同的数据、或对数据的刻画方式角度不一样；直觉上讲，如果一个问题从多个角度去看，那么效果往往会比从单角度看效果更好。

各种ensemble的方法，据说在kaggle比赛中也有明显的效果

ensemble的方式大致分几类:

bagging (bootstrap aggregation):

bootstrap 代表:有放回的重采样。bagging即在原始数据中，首先有放回的重采样出多份数据，每一份数据训练出一个model, 然后再把model组合起来（分类一般采用投票法，回归采用平均法）。

• bagging可以有效降低模型的variance（可能提高bias), 因为多个模型放在一起，提升了泛化性. 所以bagging对高方差的模型比较有效，比如树模型
• 多个模型的训练是不互相依赖的，即多个模型可以并行训练

boosting

Boosting involves incrementally building an ensemble by training each new model instance to emphasize the training instances that previous models mis-classified. In some cases, boosting has been shown to yield better accuracy than bagging, but it also tends to be more likely to over-fit the training data(wiki)

• boosting can give good results even if the base classifier is weak learner(only slightly better than random)
• base classifier are trained in sequence(注意这里必须串行训练，每一个模型的训练依赖之前的模型，和bagging不同)
• 所有模型训练完成后，在将所有模型组合到一起
• 特点: 可以提升对训练数据的拟合，减小bias, 但是可能造成overfitting(增加variance)
• 例子: adboost, gbdt, gbdt

stacking

分两层，第一层是多种模型利用数据训练出的不同模型，第一层所有模型的输出是第二层模型的输入，第二层模型的输出是最终结果。（个人理解，普通的模型输出综合无非是平均法、投票法。而stacking把所有模型的输出当作了输入，这样就可以学到比平均/投票法更复杂的模型融合方法）

其他

• Bayes optimal classifier(wiki,T代表training data, h_i 代表第i个假设，最终的结果是多个假设计算出的模型，按照概率加权投票)
  $y=\arg \max_{c_j \in C} \sum_{h_i \in H} P(c_j|h_i) P(h_i|T)$

• Bayesian model combination