机器学习-单一模型/Ensemble模型-误差率解析

Section I: Code Bundle and Result Analyses

第一部分：代码

from scipy.special import comb
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")plt.rcParams['figure.dpi']=200
plt.rcParams['savefig.dpi']=200
font = {'family': 'Times New Roman','weight': 'light'}
plt.rc("font", **font)def ensemble_error(n_classifier,error):k_start=int(math.ceil(n_classifier/2.0))probs=[comb(n_classifier,k)*error**k*(1-error)**(n_classifier-k)for k in range(k_start,n_classifier+1)]return sum(probs)import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plterror_range=np.arange(0.0,1.01,0.01)
ens_errors=[ensemble_error(n_classifier=11,error=error) for error in error_range]plt.plot(error_range,ens_errors,label="Ensemble Error",linewidth=2)
plt.plot(error_range,error_range,label="Base Error",linestyle="--",linewidth=2)plt.xlabel("Base Error")
plt.ylabel("Base/Ensemble Error")
plt.legend(loc='upper left')
plt.grid(alpha=0.5)
plt.savefig('./fig1.png')
plt.show()

第二部分：结果

分析：当单一模型误差率低于0.5时，采用Majority Voting方式可以有效地避免单一模型预测的偶然性，即多模型投票方式具有较好的容错性。

参考文献
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili. Python机器学习第二版. 南京：东南大学出版社，2018.

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