集成学习06-Boosting
作者：互联网
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上一章讲了使用Bagging去优化模型，Bagging思想的实质是：通过Bootstrap 的方式对全样本数据集进行抽样得到抽样子集，对不同的子集使用同一种基本模型进行拟合，然后投票得出最终的预测。我们也从前面的探讨知道：Bagging主要通过降低方差的方式减少预测误差。
那么，本章介绍的Boosting是与Bagging截然不同的思想，Boosting方法是使用同一组数据集进行反复学习，得到一系列简单模型，然后组合这些模型构成一个预测性能十分强大的机器学习模型。显然，Boosting提高最终的预测效果是通过不断减少偏差的形式，与Bagging有着本质的不同。在Boosting这一大类方法中，主要介绍两类常用的Boosting方式：Adaptive Boosting （自适应增强）和 Gradient Boosting（梯度增强） ，以及它们的变体Xgboost、LightGBM。
1. Boosting原理
"强可学习"和"弱可学习"：
- 弱学习：识别错误率小于1/2（即准确率仅比随机猜测略高的学习算法）
- 强学习：识别准确率很高并能在多项式时间内完成的学习算法
强可学习和弱可学习的错误率都小于1/2。
在PAC(概率近似正确)学习的框架下，强可学习和弱可学习是等价的。在学习中，如果已经发现了弱可学习算法，能否将他提升至强可学习算法。提升方法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器(基本分类器)，然后通过一定的形式去组合这些弱分类器构成一个强分类器。
大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集的概率分布(训练数据不同样本的权值)，针对不同概率分布的数据调用弱分类算法学习一系列的弱分类器，组合形成强分类器。简单说：1）反复训练预测错误的“错题”样本；2）多个模型的综合判断比单个模型更准确。
2. Adaboost算法
对于Boosting方法来说，有两个问题需要给出答案：第一个是每一轮学习应该如何改变数据的概率分布，第二个是如何将各个弱分类器组合起来。
对于Adaboost来说，解决上述的两个问题的方式是：1. 提高那些被前一轮分类器错误分类的样本的权重，而降低那些被正确分类的样本的权重。这样一来，那些在上一轮分类器中没有得到正确分类的样本，由于其权重的增大而在后一轮的训练中“备受关注”。2. 各个弱分类器的组合是通过采取加权多数表决的方式，具体来说，加大分类错误率低的弱分类器的权重，因为这些分类器能更好地完成分类任务，而减小分类错误率较大的弱分类器的权重，使其在表决中起较小的作用。
Adaboost算法：
对于步骤(3)，线性组合
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