Python机器学习：sklearn中的集成学习方法探索

"本文主要介绍了Python机器学习库scikit-learn中的集成学习方法，特别是Bagging和基于随机决策树的森林算法，如RandomForest和Extra-Trees。集成方法旨在通过组合多个基估计器来提高模型的泛化能力和鲁棒性。" 在机器学习中，集成方法是一种强大的技术，它通过结合多个弱学习器来创建一个更强大、更稳健的强学习器。在scikit-learn中，Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种常用的集成方法，它通过构建多个基估计器，每个估计器都是在随机抽样的训练数据子集上训练得到的。`BaggingClassifier`和`BaggingRegressor`是scikit-learn中实现这一理念的类。用户可以通过设置`max_samples`和`max_features`参数控制样例和特征的抽取比例，`bootstrap`和`bootstrap_features`分别控制样例和特征抽取是否采用有放回的方式。 Bagging的一个关键特性是它允许使用袋外（out-of-bag）样本来估计模型的泛化性能，这在设置`oob_score=True`时可以实现。例如，一个基于KNeighborsClassifier的Bagging集成可以这样构建，每个基估计器仅基于数据集的50%样本和50%特征进行训练。 随机森林（RandomForest）和额外树（Extra-Trees）是scikit-learn中的两种基于随机决策树的集成方法。它们通过在每个节点分裂时随机选择一部分特征来进行决策，减少了过拟合的风险。`n_estimators`参数控制森林中树的数量，通常增加树的数量可以提高模型性能，但会增加计算成本。`max_features`决定了每次分裂时考虑的特征数量，较小的值可以降低方差，但可能增加偏差。对于分类问题，`max_features`常设为特征数的平方根，而在回归问题中则设为所有特征。 随机森林默认使用自助采样法，而额外树则不采用，而是使用完整数据集。默认设置如`max_depth=None`和`min_samples_split=2`通常生成完全生长的树，但最优参数通常需要通过交叉验证来确定。需要注意的是，虽然随机森林和额外树在许多情况下表现良好，但过度依赖默认参数可能不会达到最佳性能，因此调整参数和进行超参数优化是提高模型性能的关键步骤。