集成学习-Task4 Boosting

2024-03-18 12:27:04

1. Bagging与Boosting的联系和区别

Bagging与Boosting都是集成学习模型，它们都需要将多个不同的模型整合到一起进行预测。

Bagging思想的本质是：通过bootstrap的方式对全样本数据集做有放回抽样得到多个子集，在不同的子集上训练不同的弱分类器，最后通过投票的方式决定最终预测结果。这些弱分类器都倾向于过拟合并且Bagging会通过降低方差的方式减少预测误差。

Boosting则是采取另一种思想：使用全样本数据集训练一系列弱分类器，然后将这些弱分类器组合形成一个预测性能更好的分类器。这些弱分类器都倾向于欠拟合并且Boosting会通过降低偏差的方式减少预测误差。

2. Boosting要解决的问题

Boosting会从弱可学习算法出发，将其提升为强可学习算法。大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集中不同数据的概率分布来实现提升的。具体来说，Boosting在每一轮的学习中会改变数据集中不同样本的权值。并且在最后将各个弱分类器组合起来。

对于Boosting来说，有两个问题需要解决：

1. 如何改变数据的概率分布；

2. 如何将各个弱分类器组合起来。

3. Adaboost——最经典的Boosting算法

3.1 Adaboost原理

对于Adaboost而言，解决这两个问题的方法是：

1. 上一轮分类错误的样本增加权重，分类正确的样本减少权重；

2. 加权投票表决。表现好的分类器增加权重，表现差的分类器减少权重。

下面我们具体介绍Adaboost算法。假设给定一个二分类数据集

其中为特征空间中的特征向量，为数据对应的标签且取值范围为{-1, +1}。记最终的分类器为，则

（1）用均匀分布对数据权重做初始化，即权重分布为

（2）对于，

（2.1）使用权重分布训练基分类器

（2.2）计算在训练集上的分类误差

（2.3）利用分类误差计算分类器的权重

（2.4）利用分类器权重更新训练数据的权重分布

（3）构建基分类器的线性组合，则最终的分类器为

根据（2.3）分类误差越小，基分类器的权重越大。根据（2.4）被正确分类的样本权重会减小，而被错误分类的样本权重会增加。

3.2 在sklearn中使用Adaboost

import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("ggplot")
%matplotlib inline
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
        
wine = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/\
                    machine-learning-databases/wine/wine.data", \
                    header = None)
wine.columns = ['Class label', 'Alcohol', 'Malic acid', 'Ash', 
                'Alcalinity of ash', 
                'Magnesium', 'Total phenols', 'Flavanoids', 
                'Nonflavanoid phenols', 
                'Proanthocyanins', 'Color intensity', 'Hue',
                'OD280/OD315 of diluted wines', 'Proline']

print("Class labels",np.unique(wine["Class label"]))

wine = wine[wine['Class label'] != 1]
y = wine['Class label'].values
X = wine[['Alcohol', 'OD280/OD315 of diluted wines']].values

# 将分类标签变成二进制编码：
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

# 按照y的类别等比例抽样
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, \
                                                    random_state = 1, \
                                                    stratify = y)

# 使用单一决策树
tree = DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', random_state = 1, \
                                max_depth = 1)
tree = tree.fit(X_train, y_train)
y_train_pred = tree.predict(X_train)
y_test_pred = tree.predict(X_test)
tree_train = accuracy_score(y_train, y_train_pred)
tree_test = accuracy_score(y_test, y_test_pred)
print('Decision tree train/test accuracies %.3f/%.3f' \
    % (tree_train, tree_test))

# 使用Adaboost
ada = AdaBoostClassifier(base_estimator = tree, n_estimators = 500, \
                        learning_rate = 0.1, random_state = 1)
ada = ada.fit(X_train, y_train)
y_train_pred = ada.predict(X_train)
y_test_pred = ada.predict(X_test)
ada_train = accuracy_score(y_train, y_train_pred)
ada_test = accuracy_score(y_test, y_test_pred)
print('Adaboost train/test accuracies %.3f/%.3f' % (ada_train, ada_test))

输出结果如下：

Class labels [1 2 3]
Decision tree train/test accuracies 0.916/0.875
Adaboost train/test accuracies 1.000/0.917

3.3 对实例结果做进一步的分析

我们从结果中可以发现：单层决策树似乎对训练数据欠拟合，而Adaboost模型正确地预测了训练数据的所有分类标签。同时，与单层决策树相比，Adaboost的测试性能也略有提高。我们可以通过画图的方式来解释出现这种现象的原因。

x_min = X_train[:, 0].min() - 1
x_max = X_train[:, 0].max() + 1
y_min = X_train[:, 1].min() - 1
y_max = X_train[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), \
                        np.arange(y_min, y_max, 0.1))
f, axarr = plt.subplots(nrows = 1, ncols = 2, sharex = 'col', \
                        sharey = 'row', figsize = (12, 6))
for idx, clf, tt in zip([0, 1], [tree, ada], ['Decision tree', 'Adaboost']):
    clf.fit(X_train, y_train)
    Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
    Z = Z.reshape(xx.shape)
    axarr[idx].contourf(xx, yy, Z, alpha = 0.3)
    axarr[idx].scatter(X_train[y_train == 0, 0], X_train[y_train == 0, 1], \
                        c = 'blue', marker = '^')
    axarr[idx].scatter(X_train[y_train == 1, 0], X_train[y_train == 1, 1], \
                        c = 'red', marker = 'o')
    axarr[idx].set_title(tt)
axarr[0].set_ylabel('Alcohol', fontsize = 12)
plt.tight_layout()
plt.text(0, -0.2, s = 'OD280/OD315 of diluted wines', ha = 'center', \
            va = 'center',fontsize = 12, transform = axarr[1].transAxes)
plt.show()