热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代3种常见集成算法模型的详细理解
3种常见集成算法模型的详细理解
2020-07-08
收藏

集成算法（Emseble Learning）是构建多个学习器，然后通过一定策略将这些学习器组合起来，让它们来完成学习任务的，通常可以获得比单一学习显著优越的学习器。

常见的集成算法模型有：Bagging、Boosting、Stacking。下面小编对这三种模型进行简单的介绍。

1.Bagging的原理首先是在自助采样法(bootstrap sampling)的基础上，随机得到一些样本集训练，分别对不同的基学习器进行训练，然后对不同的基学习器得到的结果投票，从而得出最终的分类结果。自助采样法得到的样本大概会有63%的数据样本被使用，剩下的可以用来做验证集。

Bagging最典型代表是：随机森林

随机森林，需要分为随机和 森林来进行理解

随机就是每个分类器的数据采样和选择特征都是随机的，但是数量都是一样的,而且都是有放回的选取

森林，就是决策树，多个决策树也就构成了森林。

2.Boosting 串行：以一个弱分类器开始，然后不断增加分类器，以权重参数表示其重要性

本思想是“逐步强化”。计算过程为：

所有样本权重相同，训练得到第一个弱分类器。

根据上一轮的分类效果，调整样本的权重，上一轮分错的样本权重提高，重新进行训练。

重复以上步骤，直到达到约定的轮数结束。

由于处于分类边界的点容易分错，因此会得到更高的权重。

典型代表是AdaBoost、XgBoost算法。

3.Stacking 堆叠：聚合使用多个分类器

计算过程：

使用多个分类器各自独立进行第一轮的的训练，然后测试得到第一轮的结果，

紧接着将第一轮的训练结果作为第二轮的训练输入，得出结果

不断迭代，直到达到迭代的次数限制为止。

优点：

Stacking综合使用了多个分类器，准确率很高，

第一轮中多个分类器独立训练，较好地避免了过拟合的现象出现。

缺点：效率非常低


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

决策树 集成算法 随机森林 特征 过拟合

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇这3种数据标准化方法，你知道吗？
下一篇应该怎样看待数据分析？是技能还是职业？
CDA考试动态
CDA报考指南
热门栏目
最新资讯
更多
Copyright © 2015-present 北京国富如荷网络科技有限公司 All Rights Reserved.
京ICP备11001960号-9   京公网安备 11010802034615号   经营许可证编号：京B2-20210330
客服在线
立即咨询