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【集成学习】Bagging、Boosting、Stacking算法详解

文章目录

  • 1. 相关算法详解:
  • 2. 算法详细解释:
    • 2.1 Bagging:
    • 2.2 Boosting:
    • 2.3 Stacking:
    • 2.4 K-fold Multi-level Stacking:

集成学习(Ensemble Learning)是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。它通过将多个学习器的结果集成起来,使得最终的模型性能更强,具有更好的泛化能力。常见的集成学习框架包括:Bagging、Boosting、Stacking

1. 相关算法详解:

  • 【集成学习】Bagging算法详解
  • 【集成学习】Boosting算法详解
  • 【集成学习】Stacking算法详解
集成学习代表算法减小方差(Varience)减小偏差(Bias)
Bagging随机森林Y
BoostingXGBoost、LightGBM、AdaBoost、Gradient BoostingY
Stacking-Y
K-flod multi-level stackingK折交叉验证 + StackingYY

2. 算法详细解释:

2.1 Bagging:

  • 代表算法: 随机森林 (Random Forest)
  • 特点: Bagging 通过对训练集进行多次有放回的抽样,训练多个基学习器(通常是决策树),然后将这些基学习器的预测结果进行投票(分类任务)或平均(回归任务)得到最终的预测结果。由于不同基学习器之间的独立性,Bagging 可以显著减少模型的方差,提升预测的稳定性
  • 方差和偏差: 主要用于减少方差

2.2 Boosting:

  • 代表算法: XGBoost, LightGBM, AdaBoost, Gradient Boosting
  • 特点: Boosting 是一种顺序化的集成学习方法,每个新模型都根据前一个模型的误差进行训练。通过在每一轮训练中给错分样本更大的权重,从而减少模型的偏差。Boosting 算法的关键在于每个弱学习器都在前一个模型的残差上进行训练
  • 方差和偏差: 主要用于减少偏差,虽然某些Boosting方法(如XGBoost)也有一定的方差控制能力

2.3 Stacking:

  • 代表算法: -(没有固定的代表算法)
  • 特点: Stacking 是一种多层次的集成方法,在第一层训练多个基学习器并对其进行预测,然后使用一个新的模型(通常是线性回归或其他强学习器)来根据这些基学习器的输出预测最终结果。Staking 通过将多个基学习器的预测结果作为输入提供给另一个模型,从而综合不同模型的优势,减少偏差
  • 方差和偏差: 主要用于减少偏差

2.4 K-fold Multi-level Stacking:

  • 代表算法: K折交叉验证 + Stacking
  • 特点: 结合了K折交叉验证和Stacking的优点,使用K折交叉验证来训练多个不同的模型(或同一模型的不同训练集),然后将它们的预测结果作为输入交给第二层模型(通常是Stacking),进一步提高模型的性能。这种方法在多层次上综合了不同学习器的优势,从而有效地降低方差和偏差
  • 方差和偏差: 同时减少方差和偏差

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