Scikit-Learn 中级教程——集成学习

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: Scikit-Learn 中级教程——集成学习

Python Scikit-Learn 中级教程:集成学习

集成学习是一种通过组合多个模型的预测结果来提高模型性能的技术。在本篇博客中,我们将深入介绍 Scikit-Learn 中的集成学习方法,包括 Bagging、Boosting 和随机森林,并使用代码进行说明。

1. Bagging(Bootstrap Aggregating)

Bagging 是一种通过构建多个相互独立的模型并将它们的预测结果平均来提高模型性能的方法。在 Scikit-Learn 中,BaggingClassifier 和 BaggingRegressor 分别用于分类和回归问题。

1.1 随机森林

随机森林是 Bagging 的一个特例,它使用决策树作为基础模型。每个基础模型在训练时使用随机抽样的数据和特征,最后通过投票或平均来得到最终预测结果。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载示例数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义随机森林分类器
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = rf_model.predict(X_test)

# 计算准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("随机森林准确性:", accuracy)

2. Boosting

Boosting 是一种通过训练一系列弱学习器(通常是决策树)并根据前一个模型的表现调整下一个模型的权重来提高模型性能的方法。在 Scikit-Learn 中,AdaBoostClassifier 和 GradientBoostingClassifier 分别用于分类问题。

2.1 AdaBoost

AdaBoost 是一种通过对错误分类样本增加权重来调整模型的方法。

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载示例数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义AdaBoost分类器
adaboost_model = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, random_state=42)

# 训练模型
adaboost_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = adaboost_model.predict(X_test)

# 计算准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("AdaBoost准确性:", accuracy)

2.2 Gradient Boosting

Gradient Boosting 是一种通过逐步拟合残差来构建强学习器的方法。

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载示例数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义Gradient Boosting分类器
gradient_boost_model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
gradient_boost_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = gradient_boost_model.predict(X_test)

# 计算准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Gradient Boosting准确性:", accuracy)

3. 集成学习的优势

集成学习的优势在于:

  • 提高模型性能:通过组合多个模型的预测结果,集成学习能够显著提高模型的性能。

  • 降低过拟合风险:集成学习可以减轻个别模型的过拟合风险,提高模型的泛化能力。

4. 总结

集成学习是一种强大的技术,能够提高机器学习模型的性能。本篇博客介绍了 Bagging(随机森林)和 Boosting(AdaBoost 和 Gradient Boosting)两类集成学习方法,并提供了使用 Scikit-Learn 的代码示例。在实际应用中,根据数据集和问题的特性选择适当的集成学习方法,将有助于提高模型的准确性和泛化能力。希望这篇博客对你理解和应用集成学习有所帮助!

目录
相关文章
|
1月前
|
定位技术
【视频】Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例-3
【视频】Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例
|
14天前
|
IDE Java 编译器
07. 【Java教程】Java 集成开发环境 - IntelliJ IDEA
07. 【Java教程】Java 集成开发环境 - IntelliJ IDEA
14 1
|
14天前
|
IDE Java 开发工具
06. 【Java教程】Java 集成开发环境 - Eclipse
06. 【Java教程】Java 集成开发环境 - Eclipse
39 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习
机器学习 —— 分类预测与集成学习(下)
机器学习 —— 分类预测与集成学习(下)
34 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
机器学习 —— 分类预测与集成学习(上)
机器学习 —— 分类预测与集成学习
40 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
【Python机器学习专栏】集成学习中的Bagging与Boosting
【4月更文挑战第30天】本文介绍了集成学习中的两种主要策略:Bagging和Boosting。Bagging通过自助采样构建多个基学习器并以投票或平均法集成,降低模型方差,增强稳定性。在Python中可使用`BaggingClassifier`实现。而Boosting是串行学习,不断调整基学习器权重以优化拟合,适合弱学习器。Python中可利用`AdaBoostClassifier`等实现。示例代码展示了如何在实践中运用这两种方法。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
【Python机器学习专栏】集成学习算法的原理与应用
【4月更文挑战第30天】集成学习通过组合多个基学习器提升预测准确性,广泛应用于分类、回归等问题。主要步骤包括生成基学习器、训练和结合预测结果。算法类型有Bagging(如随机森林)、Boosting(如AdaBoost)和Stacking。Python中可使用scikit-learn实现,如示例代码展示的随机森林分类。集成学习能降低模型方差,缓解过拟合,提高预测性能。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法
大模型开发:描述集成学习以及它如何工作。
【4月更文挑战第24天】集成学习通过结合多个模型预测提升整体性能,减少偏差和方差。主要分为Bagging和Boosting两类。Bagging中,模型并行在数据子集上训练,如随机森林,通过投票或平均聚合预测。Boosting则顺序训练模型,聚焦纠正前一个模型的错误,如AdaBoost,加权组合所有模型预测。Stacking则是用基础模型的输出训练新模型。关键在于模型多样性以捕捉数据不同模式。集成学习广泛应用于分类、回归等任务,能提高泛化能力,降低过拟合风险。
23 3
|
15天前
|
API Java 监控
SpringBoot基于OpenAPI3的接口文档管理快速集成和使用
本文主要简单介绍SpringCloud2023中进行接口文档管理,方便前后端开发和文档维护。文档管理工具基于开源的knife4j封装的openapi3。
47 3
|
4天前
|
Prometheus Cloud Native Java
springboot集成prometheus异常处理
springboot集成prometheus异常处理
11 2