集成学习（ensemble learning）

集成学习是集合多个弱监督模型，通过一定的结合策略，得到一个更好更全面的强监督模型的过程
潜在的思想是即使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
弱学习器：常指泛化性能略优于随机猜测的学习器，例如在二分类问题中精度略高于50%的分类器
强学习器：通过一定的方式集成一些弱学习器，达到了超过所有弱学习器的准确度的分类器
构建集成学习模型时需要先明确两个问题：
- 1.如何得到若干个个体学习器
- 2.如何选择结合策略

问题1：如何得到若干个个体学习器
若学习器是同质的，一个类型的---bagging,boosting
继续划分，看学习器之间是否存在依赖关系
- 不在依赖关系：bagging
- 存在：boosting
学习器异质---Stacking

1.bagging(装袋法)

方法的关键是自主采样法(Bootstrap sampling),方法原理是，从N个样本的训练集中，取N次样本，每取一次，放回，也就是说取到的N个样本中，可能有重复的，也会有相当一部分样本没有被取到过
这样做的话，初始数据集中约有63.2%的样本出现在采样数据集中，36.8%的样本不出现
概率计算：
从数据集中取N次样本，每次都放回，样本A不被取到的概率为 ( 1 − 1 N ) N (1-\frac 1 N)^N (1−N1)N，当 N → ∞ N\to\infty N→∞，上式 = 1 e =\frac 1 e =e1
该方法可分类，可回归
分类任务，投票表决，回归任务，平均法
代表：随机森林

2.boosting(提升法)

原理：先基于数据集，对每个样本附一个初始权重（相等），构建一个基模型，根据基模型的表现，对训练样本的权重进行调整，对分错的训练样本予以更大权重，在后续模型中重点关注、学习这些难分的样本，如此重复直到构建好K个模型
再将这K个模型进行加权整合
学到这里，我有几个疑问需要后续解决：
- 1.初始权重是否都是一样的值
- 2.对难分的训练样本权重调整多少？有什么规则？怎样选择调整量？
- 3.最后对这K个模型进行加权整合时，每个模型的权重是如何确定的？
- 4.在加大对难分的样本的权重后，模型是否会有效果的提升？
- 5.就算加大了这个训练样本的权重，在训练时怎么运用这个权重？
代表模型：AdaBoost， Xgboost，GBDT

3.stacking(堆叠法)

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集成学习（bagging/boosting/stacking）BERT,Adaboost

文章目录

集成学习（ensemble learning）

1.bagging(装袋法)

2.boosting(提升法)

3.stacking(堆叠法)

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