集成学习，即通过构建并结合多个模学习器来共同完成学习任务。集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。通过这种方式，集成学习可以获得比单一学习器显著优越的泛化性能。简单来说，集成学习就相当于用团队力量来解决问题，如何产生并结合团队成员便是集成学习研究的核心。
根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器存在依赖关系、必须串行生成的路劣化方法，以及个体个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。前者代表是Boosting，后者代表是Bagging。
一、Bagging与随机森林
基本原理：同时训练多个学习机，分别对y进行预测，最后所有子学习机以投票的形式（分类）或者均值的形式（回归），返回集成的预测结果。
子学习机的构建策略：对样本按一定比例有放回的抽样，抽出m个样本子集，然后构建m个子学习机分别在m个样本子集上进行训练。
继承策略：投票法或均值法。
随机森林
- 子学习器：决策树模型
- 子学习器构建方法：按一定比例同时对样本和特征进行有放回的抽样，抽样出m个特征和样本都存在差异的样本子集，再在这m个子集上训练m个决策树模型。
- 集成方法：投票（分类）或者均值（回归）。
- sklearn相关模块：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier，随机森林分类器- 相关参数：
-
n_estimators：子学习器的个数 -
max_features：每棵树选择的特征的最大数量，默认为auto -
bootstrap：构建决策树模型时是否使用有放回的抽样方式，默认为True
-
- 相关参数：
二、Boosting
基本原理：先训练一个子学习器，再计算子学习器的误差或残差，并以此作为下一个子学习器的输入，之后不断迭代重复整个过程，使得模型损失函数不断减小。
集大成者：xgboost
首先说说gboosting（gradient boosting），即梯度提升模型，根据当前模型损失函数的负梯度信息来训练新加入的子学习器，然后将所有训练好的子学习器以累加的形式混合到最终模型中。
xgboosting就是极限梯度提升模型。
- 基本思想：gboosting
- 避免过拟合的手段：加入L1和L2正则系数
- 子学习器：CART决策树、线性回归、线性分类器
- 集成策略：在gboosting的基础上，融入随机森林对子学习器训练样本和特征进行随机抽样的策略。
- 优化方法：同时使用损失函数一阶、二阶导数信息，加快优化速度。
- 工程优化：提高训练效率，支持并行计算。
- 相关代码：需要用pip安装xgboost，具体文档：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/index.html。
import xgboost as xgb-
xgb.XGBClassifier参数简介：- max_depth=3, 树最大深度
- learning_rate=0.1, 训练步长
- n_estimators=100, 子学习器数量，不需要过多，也不宜太少
- verbosity=1,
- silent=None,
- objective='binary:logistic', 任务类型，binary:logistic为二元分类，输出概率，回归任务为reg:squarederror，还有binary:hinge也是二元分类，不过输出为分类结果，其它任务类型可见：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html#learning-task-parameters
- booster='gbtree', 子学习器，有gbtree和gbliner两种，前者是基于树的模型，后者是线性模型
- n_jobs=1,
- nthread=None, 最大线程数
- gamma=0,
- min_child_weight=1,
- max_delta_step=0,
- subsample=1, 控制每棵树，选取训练样本比例
- colsample_bytree=1, 控制每棵树，训练特征比例
- colsample_bylevel=1,
- colsample_bynode=1,
- reg_alpha=0, L1正则系数
- reg_lambda=1,
- scale_pos_weight=1,
- base_score=0.5,
- random_state=0,
- seed=None,
- missing=None,
-
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