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简述：
尽管集成学习的具体要应用的算法和策略有所雷同，但在实现过程中都共享同样的操作步骤。本次分享联合具体的集成学习算法，剖析下集成学习的具体过程。
一. 根本步骤
集成学习大抵能够概括为以下 3 个大的步骤。
（1）找到误差相互独立的基分类器。
（2）训练基分类器。
（3）合并基分类器的后果。
合并基分类器的办法有 voting 和 stacking 两种。前者是用投票的形式，将取得最多选票的后果作为最终的后果。后者是用串行的形式，把前一个基分类器的后果输入到下一个分类器，将所有基分类器的输入后果相加（或者用更简单的算法交融，比方把各基分类器的输入作为特色，应用逻辑回归作为交融模型进行最初的后果预测）作为最终的输入。
image.png
二. Adaboost
以 Adaboost 为例，基分类器的合并办法是投票，其基分类器的训练和合并的根本步骤如下。
（1）确定基分类器：这里能够选取 ID3 决策树作为基分类器。事实上，任何分类模型都能够作为基分类器，但树形模型因为构造简略且较易产生随机性所以比拟罕用。
（2）训练基分类器：假如训练集为 {xi,yi},i=1,…,N，其中 yi{-1,1}，并且有 T 个基分类器，则能够依照如下过程来训练基分类器。
初始化采样散布 D1(i)=1/N；
令 t = 1, 2,…, T 循环：
从训练集中，依照 Dt 散布，采样出子集 image.png；
用 St 训练出基分类器 ht；
计算 ht 的错误率：image.png，其中 I[] 为判别函数；
计算基分类器 ht 权重 image.png；
设置下一次采样
image.png
并将它归一化为一个概率分布函数。
（3）合并基分类器：给定一个未知样本 z，输入分类后果为加权投票的后果 image.png。
三. GBDT
GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree（梯度晋升树）。它的基分类器的是通过串行的形式合并起来的，本次咱们只是介绍下基分类器的合并办法，所以在 GBDT 的原理上先不过多介绍。咱们的目标：用较弱的树模型组合出一个强模型 image.png，来进行样本的预测。
(1) 确定基模型：尽管树形模型既能够用于分类训练也能够回归训练，但值得注意的是 GBDT 只能选取回归决策树作为基模型。但能够满足大多的场景。本次应用的样本集示意为 image.png，损失函数：image.png，每个基模型表示为 image.png。
(2) 训练基模型：初始化 image.png，先找到最合适的参数 image.png，使得 image.png 最小，模型初始化 image.png。
如果这里的损失函数是均方误差，咱们通过 image.png 能计算失去各样本点预测的残差，咱们要拟合的样本集就变成了 image.png，依照第一次拟合的套路找最合适的 image.png 来拟合这个汇合。
(3) 合并基模型：最初模型合并降级为 image.png。
以上就是简略的 GBDT 串行合并的办法。
四． 总结
本次的分享内容次要是通过 Adaboost 和 GBDT 两种算法剖析的集成学习的通用步骤，Adaboost 和 GBDT 的次要区别是基模型的不同和合并基分类器的形式不同。Adaboost 应用分类树为基模型 +voting 的合并办法；GBDT 应用回归树为基模型 +stacking 的合并办法。
