Введение:
В области машинного обучения существует мощная техника, которая использует коллективный интеллект нескольких моделей для достижения превосходных результатов прогнозирования. Этот метод известен как ансамблевое обучение. Комбинируя прогнозы нескольких отдельных моделей, ансамблевое обучение может обеспечить более точные и надежные результаты по сравнению с использованием одной модели. В этом сообщении блога мы углубимся в мир ансамблевого обучения, изучим различные ансамблевые методы и продемонстрируем их реализацию в Python.
Понимание ансамблевого обучения:
Ансамблевое обучение основано на концепции «мудрости толпы». Он использует идею о том, что различные модели при объединении могут компенсировать недостатки друг друга и давать более точные общие прогнозы. Вместо того, чтобы полагаться на одну модель, ансамблевое обучение создает ансамбль моделей, которые совместно работают для решения данной проблемы.
Методы ансамбля:
Существует несколько популярных ансамблевых методов, включая бэггинг, бустинг и стекирование. Давайте подробнее рассмотрим каждый из этих методов и их реализацию с использованием Python.
1. Пакетирование (объединение Bootstrap):
Бэггинг — это метод ансамбля, который создает несколько моделей, обучая их на разных подмножествах исходных обучающих данных. Каждая модель обучается независимо, а затем их прогнозы объединяются для получения окончательного прогноза. Random Forest — это хорошо известный алгоритм, использующий технику бэггинга.
Вот простой фрагмент кода Python, демонстрирующий реализацию Random Forest с использованием scikit-learn:
из sklearn.ensemble импортировать RandomForestClassifier
из sklearn.model_selection импортировать train_test_split
из sklearn.metrics импортировать точность_оценки
# Загрузите набор данных и разделите его на наборы для обучения и тестирования
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# Создать классификатор Random Forest
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# Обучаем классификатор
rf.fit(X_train, y_train)
# Делаем прогнозы на тестовом наборе
Predicts = rf.predict(X_test)
# Оценить точность модели
точность = показатель точности (y_test, прогнозы)
печать («Точность:», точность)
2. Повышение:
Повышение — это еще один метод ансамбля, который фокусируется на последовательном обучении моделей, где каждая последующая модель учится на ошибках, допущенных предыдущими моделями. Популярными алгоритмами повышения являются Adaboost (Adaptive Boosting) и Gradient Boosting.
Вот фрагмент кода, демонстрирующий реализацию Gradient Boosting с использованием XGBoost:
импортировать xgboost как xgb
из sklearn.model_selection; импортировать train_test_split
из sklearn.metrics;
# Загрузите набор данных и разделите его на наборы для обучения и тестирования
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# Создайте классификатор Gradient Boosting
gbm = xgb.XGBClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# Обучаем классификатор
gbm.fit(X_train, y_train)
# Делаем прогнозы на тестовом наборе
Predicts = gbm.predict(X_test)
# Оценить точность модели
точность = показатель точности (y_test, прогнозы)
печать («Точность:», точность)
3. Укладка:
Стекирование включает в себя обучение нескольких моделей, а затем объединение их прогнозов с использованием другой модели, называемой метаобучающим. Мета-обучаемый учится делать прогнозы на основе результатов отдельных моделей. Этот метод может привести к повышению производительности за счет использования сильных сторон различных моделей.
Реализация стекирования немного сложнее, но общая идея состоит в том, чтобы обучить несколько моделей, получить их прогнозы, а затем обучить мета-обучающегося, используя эти прогнозы.
Активность:
Теперь, когда вы разобрались в ансамблевом обучении, вот
деятельность для вас:
Упражнение: Внедрение ансамблевого обучения с использованием стекирования
Цель: реализовать модель обучения ансамбля стека с использованием Python и scikit-learn.
Инструкции:
1. Выберите набор данных: выберите набор данных, подходящий для задач классификации или регрессии.
2. Разделите набор данных: разделите набор данных на наборы для обучения и тестирования.
3. Создайте набор базовых моделей: выберите несколько различных базовых моделей (например, деревья решений, машины опорных векторов, логистическая регрессия) и обучите их на обучающем наборе.
4. Создайте прогнозы: получите прогнозы на основе каждой базовой модели. с помощью тестового набора.
5. Обучите мета-обучающийся: используйте прогнозы базовых моделей в качестве функций и фактические метки в качестве целевой переменной для обучения мета-обучающего (например, случайный лес или логистическая регрессия).
6. Оцените ансамбль: сделайте прогнозы на тестовом наборе с помощью модели ансамбля и оцените его эффективность с помощью соответствующих показателей.
Вывод:
Ансамбльное обучение — это мощный метод, который может значительно улучшить прогнозирующие возможности моделей машинного обучения. Комбинируя сильные стороны нескольких моделей, ансамблевые методы обеспечивают более точные и надежные результаты. В этом сообщении блога мы рассмотрели пакетирование, повышение и стекирование, а также их реализации на Python. Мы также занимались внедрением стекирования в качестве ансамблевого метода обучения. Благодаря этим новым знаниям вы теперь можете использовать возможности ансамблевого обучения в своих собственных проектах по машинному обучению. Удачного кодирования!
