1.集成学习概念

在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型(弱监督模型，在某些方面表现的比较好)。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。

集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法，以达到减小方差(bagging)、偏差(boosting)或改进预测(stacking)的效果。

集成学习在各个规模的数据集上都有很好的策略。

数据集大：划分成多个小数据集，学习多个模型进行组合

数据集小：利用Bootstrap方法进行抽样，得到多个数据集，分别训练多个模型再进行组合

集合方法可分为两类：

序列集成方法，其中参与训练的基础学习器按照顺序生成(例如 AdaBoost)。序列方法的原理是利用基础学习器之间的依赖关系。通过对之前训练中错误标记的样本赋值较高的权重，可以提高整体的预测效果。

并行集成方法，其中参与训练的基础学习器并行生成(例如 Random Forest)。并行方法的原理是利用基础学习器之间的独立性，通过平均可以显著降低错误。

总结一下，集成学习法的特点：

①  将多个分类方法聚集在一起，以提高分类的准确率。

(这些算法可以是不同的算法，也可以是相同的算法。)

②  集成学习法由训练数据构建一组基分类器，然后通过对每个基分类器的预测进行投票来进行分类

③  严格来说，集成学习并不算是一种分类器，而是一种分类器结合的方法。

④  通常一个集成分类器的分类性能会好于单个分类器

⑤  如果把单个分类器比作一个决策者的话，集成学习的方法就相当于多个决策者共同进行一项决策

2.个体学习概念

上一节我们讲到，集成学习的第一个问题就是如何得到若干个个体学习器。这里我们有两种选择。

第一种就是所有的个体学习器都是一个种类的，或者说是同质的。比如都是决策树个体学习器，或者都是神经网络个体学习器。第二种是所有的个体学习器不全是一个种类的，或者说是异质的。比如我们有一个分类问题，对训练集采用支持向量机个体学习器，逻辑回归个体学习器和朴素贝叶斯个体学习器来学习，再通过某种结合策略来确定最终的分类强学习器。

目前来说，同质个体学习器的应用是最广泛的，一般我们常说的集成学习的方法都是指的同质个体学习器。而同质个体学习器使用最多的模型是CART决策树和神经网络。同质个体学习器按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成，代表算法是boosting系列算法，第二个是个体学习器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器可以并行生成，代表算法是bagging和随机森林(Random Forest)系列算法。

3.boosting

boosting的算法原理我们可以用一张图做一个概括如下：

从图中可以看出，Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重，使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高，使得这些误差率高的点在后面的弱学习器2中得到更多的重视。然后基于调整权重后的训练集来训练弱学习器2.，如此重复进行，直到弱学习器数达到事先指定的数目T，最终将这T个弱学习器通过集合策略进行整合，得到最终的强学习器。

Boosting系列算法里最著名算法主要有AdaBoost算法和提升树(boosting tree)系列算法。提升树系列算法里面应用最广泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Tree)。

AdaBoost(Adaptive boosting)算法：刚开始训练时对每一个训练例赋相等的权重，然后用该算法对训练集训练t轮，每次训练后，对训练失败的