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第8章：集成学习

news 2026/2/5 10:33:46

个体与集成

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  • 同质：相同的基学习器，实现容易，但是很难保证差异性。
  • 异质：不同的基学习器，实现复杂，不同模型之间本来就存在差异性，但是很难直接比较不同模型的输出，需要复杂的配准方法。

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好而不同
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boosting

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Adaboost

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求解h

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求解alpha

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bagging

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随机森林

数据集划分：使用类似自助法的k折交叉验证，有放回的取出，分别训练T个决策树。
随机：一个是训练集的随机，一个是属性的随机（每次在当前属性中随机取K个构成属性子集，在子集中选择信息增益最大的属性）
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结合策略

集合的好处

  • 可能多个假设在训练集上达到同等性能，使用单学习器可能因为误选而导致泛化性能不佳。
  • 单个可能陷入局部极小点。
  • 可以使相应的假设空间扩大。

结合方法

平均法

  • 简单平均
  • 加权平均

投票法

  • 绝对多数投票（大于一半则预测为该标记，否则拒绝）
  • 相对多数投票
  • 加权投票法

学习法

利用初始数据集训练出初级学习器，然后生成一个新数据集，训练一个次级学习器。

多样性增强

  • 数据样本扰动
  • 输入属性扰动
  • 输出表示扰动
  • 算法参数扰动

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