构建更优学习者与大数据应用

# 构建更优学习者与大数据应用 ## 1. 集成学习算法概述 在机器学习领域，有多种集成学习算法可用于提升模型性能。其中，极端梯度提升（XGB）与梯度提升机（GBM）类似，但更为强大。XGB 使用优化的数据结构、并行处理和启发式方法，创建了一个性能卓越的提升算法，不过其调优至关重要。 常见集成学习算法对比： | 算法名称 | 特点 | | ---- | ---- | | 随机森林 | 能有效处理高维数据，减少过拟合 | | 梯度提升机（GBM） | 逐步构建弱学习器，迭代优化 | | 极端梯度提升（XGB） | 类似 GBM，使用优化结构和并行处理，性能更优 | 能够区分这些方法，显示出对集成学习多个方面的深入理解。随机森林和梯度提升等最新技术是表现最佳的学习算法之一，常被用作解决复杂业务问题的现成方案。这也解释了为何招聘数据科学家和机器学习工程师的公司，常要求候选人在面试中描述或比较这些算法。 ## 2. 定制集成学习方法 ### 2.1 堆叠模型进行元学习 除了使用如装袋、提升或随机森林等现成的集成方法，有时需要定制的集成方法。基于决策树的集成技术虽能将数百甚至数千个学习器组合成一个更强的学习器，但与传统机器学习算法的训练过程差异不大，且存在一些相同的局限性，尽管程度较轻。 通过增加学习算法的多样性，以及将模型构建工作分配给多个并行工作的团队，可以提高集成的多样性。许多竞赛获胜模型就是通过整合其他团队的最佳模型构建而成。 ### 2.2 评估模型集成的可行性 可以通过检查接收者操作特征（ROC）曲线来确定两个或多个模型是否适合集成。如果两个模型的 ROC 曲线相交，它们的凸包代表一个通过插值或组合这些模型的预测得到的假设模型。例如，两个曲线下面积（AUC）值均为 0.70 的 ROC 曲线，在集成时可能创建一个 AUC 为 0.72 的新模型。 ### 2.3 模型组合函数 当使用定制集成方法时，需要人为提供模型的分配和组合函数。组合函数有多种形式： - 投票：各团队模型投票决定最终结果。 - 平均：对各模型的预测结果取平均值。 - 加权：根据各团队过去的表现对预测结果进行加权。 - 随机选择：随机选择一个团队的预测结果。 ## 3. 理解模型堆叠和混合 ### 3.1 模型堆叠 一些复杂的定制集成使用机器学习来学习最终预测的组合函数，即堆叠。堆叠通过使用多个模型的预测来训练一个最终模型，以确定哪些模型可以信任。例如，当模型 M1 和 M2 对结果达成一致时，预测几乎总是准确的，否则 M3 通常更准确。此时，一个额外的仲裁模型可以学习在 M1 和 M2 不一致时忽略它们的投票。 ### 3.2 堆叠泛化 堆叠属于堆叠泛化方法。正式定义中，堆叠使用通过交叉验证（CV）训练的一级模型，以及使用折叠外样本（模型在训练期间未看到但在 CV 过程中测试的样本）的预测进行训练的二级模型或元模型。 例如，假设堆叠中有三个一级模型，每个模型使用 10 折交叉验证进行训练。如果训练数据集有 1000 行，每个一级模型将在 900 行上进行训练，并在 100 行上进行 10 次测试。所有三个模型对训练数据的每一行都进行了预测，因此可以构建一个包含四列和 1000 行的新表，前三个列代表三个模型的预测，第四列代表目标的真实值。二级元模型（通常是回归或逻辑回归模型）可以使用这些预测值作为真实值的预测因子进行训练，以学习哪些一级模型表现更好。这个过程有时被称为超级学习，得到的模型可能被称为超级学习器。 ### 3.3 混合（Blending） 混合是堆叠泛化的一种特殊情况，也称为保留堆叠。它通过用保留样本代替交叉验证，简化了堆叠的实现。将训练数据分为一级模型的训练集和二级元学习器的保留集，这样可以更轻松地将工作分配给不同团队。混合还可以减少交叉验证中“信息泄漏”导致的过拟合问题，因此即使是一种简单的方法，也可能非常有效。许多竞赛获胜团队会采用混合方法，将其他模型集成在一起以获得更好的结果。