文章目录

模型相关原理
- 1.逻辑回归
- 2.决策树模型
- 3.集成模型集成方法
模型评估方法
- 1.留出法
- 2.交叉验证法
- 3. 自助法
- 4.数据集划分总结
模型评价标准
模型调参
- 1.贪心调参
- 2.网格搜索
- 3.贝叶斯调参

模型相关原理

1.逻辑回归

优点
- 训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；
- 简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响；
- 适合二分类问题，不需要缩放输入特征；
- 内存资源占用小，只需要存储各个维度的特征值；
缺点
- 逻辑回归需要预先处理缺失值和异常值【可参考task3特征工程】；
- 不能用Logistic回归去解决非线性问题，因为Logistic的决策面是线性的；
- 对多重共线性数据较为敏感，且很难处理数据不平衡的问题；
- 准确率并不是很高，因为形式非常简单，很难去拟合数据的真实分布；

2.决策树模型

优点
- 简单直观，生成的决策树可以可视化展示
- 数据不需要预处理，不需要归一化，不需要处理缺失数据
- 既可以处理离散值，也可以处理连续值
缺点
- 决策树算法非常容易过拟合，导致泛化能力不强（可进行适当的剪枝）
- 采用的是贪心算法，容易得到局部最优解

3.集成模型集成方法

通过组合多个学习器来完成学习任务，通过集成方法，可以将多个弱学习器组合成一个强分类器，因此集成学习的泛化能力一般比单一分类器要好。

集成方法主要包括Bagging和Boosting，Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个更加强大的分类。两种方法都是把若干个分类器整合为一个分类器的方法，只是整合的方式不一样，最终得到不一样的效果。常见的基于Baggin思想的集成模型有：随机森林、基于Boosting思想的集成模型有：Adaboost、GBDT、XgBoost、LightGBM等。

Baggin和Boosting的区别总结如下：

样本选择上： Bagging方法的训练集是从原始集中有放回的选取，所以从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的；而Boosting方法需要每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样本在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整
样例权重上： Bagging方法使用均匀取样，所以每个样本的权重相等；而Boosting方法根据错误率不断调整样本的权值，错误率越大则权重越大
预测函数上： Bagging方法中所有预测函数的权重相等；而Boosting方法中每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重
并行计算上： Bagging方法中各个预测函数可以并行生成；而Boosting方法各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。

模型评估方法

将已有的数据集划分为训练集和测试集两部分，其中训练集用来训练模型，而测试集则是用来评估模型对于新样本的判别能力。数据集的划分有三种方法：留出法，交叉验证法和自助法

1.留出法

留出法是直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T。需要注意的是在划分的时候要尽可能保证数据分布的一致性，即避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响。为了保证数据分布的一致性，通常我们采用分层采样的方式来对数据进行采样。

Tips：通常，会将数据集D中大约2/3~4/5的样本作为训练集，其余的作为测试集。

2.交叉验证法

k折交叉验证通常将数据集D分为k份，其中k-1份作为训练集，剩余的一份作为测试集，这样就可以获得k组训练/测试集，可以进行k次训练与测试，最终返回的是k个测试结果的均值。交叉验证中数据集的划分依然是依据分层采样的方式来进行。

对于交叉验证法，其k值的选取往往决定了评估结果的稳定性和保真性，通常k值选取10。

当k=1的时候，我们称之为留一法

3. 自助法

我们每次从数据集D中取一个样本作为训练集中的元素，然后把该样本放回，重复该行为m次，这样我们就可以得到大小为m的训练集，在这里面有的样本重复出现，有的样本则没有出现过，我们把那些没有出现过的样本作为测试集。

进行这样采样的原因是因为在D中约有36.8%的数据没有在训练集中出现过。留出法与交叉验证法都是使用分层采样的方式进行数据采样与划分，而自助法则是使用有放回重复采样的方式进行数据采样

4.数据集划分总结

对于数据量充足的时候，通常采用留出法或者k折交叉验证法来进行训练/测试集的划分；
对于数据集小且难以有效划分训练/测试集时使用自助法；
对于数据集小且可有效划分的时候最好使用留一法来进行划分，因为这种方法最为准确

模型评价标准

在逻辑回归里面，对于正负例的界定，通常会设一个阈值，大于阈值的为正类，小于阈值为负类。如果我们减小这个阀值，更多的样本会被识别为正类，提高正类的识别率，但同时也会使得更多的负类被错误识别为正类。为了直观表示这一现象，引入ROC。

根据分类结果计算得到ROC空间中相应的点，连接这些点就形成ROC curve，横坐标为False Positive Rate(FPR：假正率)，纵坐标为True Positive Rate(TPR：真正率)。

ROC曲线中的四个点：

点(0,1)：即FPR=0, TPR=1，意味着FN＝0且FP＝0，将所有的样本都正确分类；
点(1,0)：即FPR=1，TPR=0，最差分类器，避开了所有正确答案；
点(0,0)：即FPR=TPR=0，FP＝TP＝0，分类器把每个实例都预测为负类；
点(1,1)：分类器把每个实例都预测为正类

总之：ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好，其泛化性能就越好。而且一般来说，如果ROC是光滑的，那么基本可以判断没有太大的overfitting。

但是对于两个模型，我们如何判断哪个模型的泛化性能更优呢？这里我们有主要以下两种方法：

如果模型A的ROC曲线完全包住了模型B的ROC曲线，那么我们就认为模型A要优于模型B；

如果两条曲线有交叉的话，我们就通过比较ROC与X，Y轴所围得曲线的面积来判断，面积越大，模型的性能就越优，这个面积我们称之为AUC(area under ROC curve)

模型调参

1.贪心调参

先使用当前对模型影响最大的参数进行调优，达到当前参数下的模型最优化，再使用对模型影响次之的参数进行调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。

这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优，但是只需要一步一步的进行参数最优化调试即可，容易理解。

需要注意的是在树模型中参数调整的顺序，也就是各个参数对模型的影响程度

2.网格搜索

sklearn 提供GridSearchCV用于进行网格搜索，只需要把模型的参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。相比起贪心调参，网格搜索的结果会更优，但是网格搜索只适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。

3.贝叶斯调参

在使用之前需要先安装包bayesian-optimization

贝叶斯调参的主要思想是：给定优化的目标函数(广义的函数，只需指定输入和输出即可，无需知道内部结构以及数学性质)，通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布）。简单的说，就是考虑了上一次参数的信息，从而更好的调整当前的参数。

贝叶斯调参的步骤如下：

定义优化函数(rf_cv）
建立模型
定义待优化的参数
得到优化结果，并返回要优化的分数指标

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