# 1. 一文看懂集成学习
# 1.1. 什么是集成学习？
集成学习归属于机器学习，他是一种「训练思路」，并不是某种具体的方法或者算法。
现实生活中，大家都知道 「人多力量大」，「3 个臭皮匠顶个诸葛亮」。而集成学习的核心思路就是「人多力量大」，它并没有创造出新的算法，而是把已有的算法进行结合，从而得到更好的效果。
集成学习会挑选一些简单的基础模型进行组装，组装这些基础模型的思路主要有 2 种方法：
- bagging（bootstrap aggregating的缩写，也称作“套袋法”）
- boosting
# 1.2. Bagging
Bagging 的核心思路是 — — 民主。
Bagging 的思路是所有基础模型都一致对待，每个基础模型手里都只有一票。然后使用民主投票的方式得到最终的结果。
大部分情况下，经过 bagging 得到的结果方差（variance）更小。
# 1.2.1. 具体过程
- 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的）
- 每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法，如决策树、感知器等）
- 对分类问题：将上步得到的k个模型采用投票的方式得到分类结果；对回归问题，计算上述模型的均值作为最后的结果。（所有模型的重要性相同）
# 举例
- 在 bagging 的方法中，最广为熟知的就是随机森林了：bagging + 决策树 = 随机森林
# 1.3. Boosting
Boosting 的核心思路是 — — 挑选精英。
Boosting 和 bagging 最本质的差别在于他对基础模型不是一致对待的，而是经过不停的考验和筛选来挑选出「精英」，然后给精英更多的投票权，表现不好的基础模型则给较少的投票权，然后综合所有人的投票得到最终结果。
大部分情况下，经过 boosting 得到的结果偏差（bias）更小。
# 1.3.1. 具体过程
- 通过加法模型将基础模型进行线性的组合。
- 每一轮训练都提升那些错误率小的基础模型权重，同时减小错误率高的模型权重。
- 在每一轮改变训练数据的权值或概率分布，通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样例的权值，来使得分类器对误分的数据有较好的效果。
# 举例
- 在 boosting 的方法中，比较主流的有 Adaboost 和 Gradient boosting 。
# 1.4. Bagging 和 Boosting 的4 点差别
# 1.4.1. 样本选择上
- Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。
- Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。
# 1.4.2. 样例权重
- Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等
- Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。
# 1.4.3. 预测函数
- Bagging：所有预测函数的权重相等。
- Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。
# 1.4.4. 并行计算
- Bagging：各个预测函数可以并行生成
- Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。