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集成学习-Task4 Boosting

2021-08-24 23:01:46 作者：互联网

1. Bagging与Boosting的联系和区别

Bagging与Boosting都是集成学习模型，它们都需要将多个不同的模型整合到一起进行预测。

Bagging思想的本质是：通过bootstrap的方式对全样本数据集做有放回抽样得到多个子集，在不同的子集上训练不同的弱分类器，最后通过投票的方式决定最终预测结果。这些弱分类器都倾向于过拟合并且Bagging会通过降低方差的方式减少预测误差。

Boosting则是采取另一种思想：使用全样本数据集训练一系列弱分类器，然后将这些弱分类器组合形成一个预测性能更好的分类器。这些弱分类器都倾向于欠拟合并且Boosting会通过降低偏差的方式减少预测误差。

2. Boosting要解决的问题

Boosting会从弱可学习算法出发，将其提升为强可学习算法。大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集中不同数据的概率分布来实现提升的。具体来说，Boosting在每一轮的学习中会改变数据集中不同样本的权值。并且在最后将各个弱分类器组合起来。

对于Boosting来说，有两个问题需要解决：

1. 如何改变数据的概率分布；

2. 如何将各个弱分类器组合起来。

3. Adaboost——最经典的Boosting算法

3.1 Adaboost原理

对于Adaboost而言，解决这两个问题的方法是：

1. 上一轮分类错误的样本增加权重，分类正确的样本减少权重；

2. 加权投票表决。表现好的分类器增加权重，表现差的分类器减少权重。

下面我们具体介绍Adaboost算法。假设给定一个二分类数据集

$T=\{(x_{1}, y_{1}), (x_{2}, y_{2}), \cdots, (x_{N}, y_{N})\}$

其中 $x_{i}$ 为特征空间 $\mathcal{X}$ 中的特征向量， $y_{i}$ 为数据对应的标签且取值范围为{-1, +1}。记最终的分类器为 $G(x)$ ，则

（1）用均匀分布对数据权重做初始化，即权重分布为

$D_{1}=(w_{1,1}, w_{1,2}, \cdots, w_{1, N})$

$w_{1, i}=\frac{1}{N}$

（2）对于 $m=1,2,\cdots,M$ ，

（2.1）使用权重分布 $D_{m}$ 训练基分类器 $G_{m}(x)$

（2.2）计算 $G_{m}(x)$ 在训练集上的分类误差

$e_{m}=\sum_{i=1}^{N} P\left(G_{m}\left(x_{i}\right) \neq y_{i}\right)=\sum_{i=1}^{N} w_{m i} I\left(G_{m}\left(x_{i}\right) \neq y_{i}\right)$

（2.3）利用分类误差计算分类器 $G_{m}(x)$ 的权重

$\alpha_{m}=\frac{1}{2}ln\frac{1-e_{m}}{e_{m}}$

（2.4）利用分类器权重更新训练数据的权重分布

$D_{m+1}=(w_{m+1, 1}, w_{m+1, 2}, \cdots, w_{m+1, N})$

$w_{m+1, i}=\frac{w_{m, i}exp(-\alpha_{m}y_{i}G_{m}(x_{i}))}{\sum_{j = 1}^{N}w_{m, j}exp(-\alpha_{m}y_{j}G_{m}(x_{j}))}$

（3）构建基分类器的线性组合 $f(x)= \sum_{m = 1}^{M} \alpha_{m}G_{m}(x)$ ，则最终的分类器为

$G(x)=sign(f(x))=sign(\sum_{m = 1}^{M} \alpha_{m}G_{m}(x))$

根据（2.3）分类误差越小，基分类器的权重越大。根据（2.4）被正确分类的样本权重会减小，而被错误分类的样本权重会增加。

3.2 在sklearn中使用Adaboost

import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("ggplot")
%matplotlib inline
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
        
wine = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/\
                    machine-learning-databases/wine/wine.data", \
                    header = None)
wine.columns = ['Class label', 'Alcohol', 'Malic acid', 'Ash', 
                'Alcalinity of ash', 
                'Magnesium', 'Total phenols', 'Flavanoids', 
                'Nonflavanoid phenols', 
                'Proanthocyanins', 'Color intensity', 'Hue',
                'OD280/OD315 of diluted wines', 'Proline']

print("Class labels",np.unique(wine["Class label"]))

wine = wine[wine['Class label'] != 1]
y = wine['Class label'].values
X = wine[['Alcohol', 'OD280/OD315 of diluted wines']].values

# 将分类标签变成二进制编码：
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

# 按照y的类别等比例抽样
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, \
                                                    random_state = 1, \
                                                    stratify = y)

# 使用单一决策树
tree = DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', random_state = 1, \
                                max_depth = 1)
tree = tree.fit(X_train, y_train)
y_train_pred = tree.predict(X_train)
y_test_pred = tree.predict(X_test)
tree_train = accuracy_score(y_train, y_train_pred)
tree_test = accuracy_score(y_test, y_test_pred)
print('Decision tree train/test accuracies %.3f/%.3f' \
    % (tree_train, tree_test))

# 使用Adaboost
ada = AdaBoostClassifier(base_estimator = tree, n_estimators = 500, \
                        learning_rate = 0.1, random_state = 1)
ada = ada.fit(X_train, y_train)
y_train_pred = ada.predict(X_train)
y_test_pred = ada.predict(X_test)
ada_train = accuracy_score(y_train, y_train_pred)
ada_test = accuracy_score(y_test, y_test_pred)
print('Adaboost train/test accuracies %.3f/%.3f' % (ada_train, ada_test))

输出结果如下：

Class labels [1 2 3]
Decision tree train/test accuracies 0.916/0.875
Adaboost train/test accuracies 1.000/0.917

3.3 对实例结果做进一步的分析

我们从结果中可以发现：单层决策树似乎对训练数据欠拟合，而Adaboost模型正确地预测了训练数据的所有分类标签。同时，与单层决策树相比，Adaboost的测试性能也略有提高。我们可以通过画图的方式来解释出现这种现象的原因。

x_min = X_train[:, 0].min() - 1
x_max = X_train[:, 0].max() + 1
y_min = X_train[:, 1].min() - 1
y_max = X_train[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), \
                        np.arange(y_min, y_max, 0.1))
f, axarr = plt.subplots(nrows = 1, ncols = 2, sharex = 'col', \
                        sharey = 'row', figsize = (12, 6))
for idx, clf, tt in zip([0, 1], [tree, ada], ['Decision tree', 'Adaboost']):
    clf.fit(X_train, y_train)
    Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
    Z = Z.reshape(xx.shape)
    axarr[idx].contourf(xx, yy, Z, alpha = 0.3)
    axarr[idx].scatter(X_train[y_train == 0, 0], X_train[y_train == 0, 1], \
                        c = 'blue', marker = '^')
    axarr[idx].scatter(X_train[y_train == 1, 0], X_train[y_train == 1, 1], \
                        c = 'red', marker = 'o')
    axarr[idx].set_title(tt)
axarr[0].set_ylabel('Alcohol', fontsize = 12)
plt.tight_layout()
plt.text(0, -0.2, s = 'OD280/OD315 of diluted wines', ha = 'center', \
            va = 'center',fontsize = 12, transform = axarr[1].transAxes)
plt.show()

我们可以发现Adaboost的决策边界比单层决策树的决策边界要复杂的多。换句话说，Adaboost试图用增加模型复杂度从而降低偏差的方式去减小总误差。但是这一过程引入了方差，可能出现过拟合，因此在训练集和测试集的性能上存在较大的差距。

与单个分类器相比，Adaboost等Boosting方法增加了计算的复杂度，在实践中需要仔细思考是否愿意为预测性能的提升而增加计算成本。同时，Boosting无法做到现在流行的并行计算的方式，因为每一步迭代都要基于上一部的基分类器。

3.4 由Adaboost引出的前向分步算法

前向分步算法是比Adaboost更高级的框架。这个框架不但可以解决分类问题，还可以解决回归问题。它的算法流程可以与Adaboost的做类比。

我们参考Adaboost，将最终的分类器表示为

$f(x)= \sum_{m = 1}^{M} \beta_{m}b(x;\gamma_{m})$

其中， $b(x;\gamma_{m})$ 是基分类器， $\gamma_{m}$ 为基分类器参数， $\beta_{m}$ 为基分类器权重。假设模型最终的损失函数为 $L(y,f(x))$ ，则学习 $f(x)$ 就等价于

$\min _{\beta_{m}, \gamma_{m}} \sum_{i=1}^{N} L\left(y_{i}, \sum_{m=1}^{M} \beta_{m} b\left(x_{i} ; \gamma_{m}\right)\right)$

这个最优化问题很难用一般的凸优化知识解决，因为这里有很多的 $\beta_{m}$ 和 $\gamma_{m}$ 需要我们一次性求出。但是前向分步算法可以把这个类型的问题做分解。由于这个模型是一个加法模型，因此可以从前往后，在每一步只优化一个基分类器及其系数。具体来说，每一步只需要优化

$\min_{\beta,\gamma} \sum_{i=1}^{N}L(y_{i},\beta b(x_{i};\gamma))$

就可以。

更具体来说，我们给定

$T=\{(x_{1}, y_{1}), (x_{2}, y_{2}), \cdots, (x_{N}, y_{N})\}$

其中 $x_{i}$ 为特征空间 $\mathcal{X}$ 中的特征向量， $y_{i}$ 为数据对应的标签且取值范围为{-1, +1}。记最终的分类器为 $f(x)$ ，损失函数为 $L(y,f(x))$ ，基分类器集合为 $\{b(x;\gamma)\}$ ，则

（1）初始化 $f_{0}(x)=0$

（2）对 $m=1,2,\cdots,M$ ，

（2.1）极小化损失函数

$\beta_{m},\gamma_{m}=arg\min_{\beta,\gamma} \sum_{i=1}^{N}L(y_{i},f_{m-1}(x_{i})+\beta b(x_{i};\gamma))$

得到参数 $\beta_{m}$ 和 $\gamma_{m}$

（2.2）更新

$f_{m}(x)=f_{m-1}(x)+\beta_{m}b(x;\gamma_{m})$

（3）不断重复上述过程直到得到最后的模型

$f(x)=f_{M}(x)=\sum_{m=1}^{M} \beta_{m}b(x;\gamma_{m})$

这样，前向分步算法就将一次求解所有 $\beta_{m}$ 和 $\gamma_{m}$ 的问题分解成了逐个求解的问题。

4. 从回归问题的集成学习到梯度提升决策树（GBDT）

4.1 用决策树和Boosting来解决回归问题

标签：集成,Task4,tree,分类器,train,Adaboost,Boosting,test
来源： https://blog.csdn.net/Zee_Chao/article/details/119876327