blender模型(sklearn模型融合)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

前言

机器学习中很多训练模型通过融合方式都有可能使得准确率等评估指标有所提高，这一块有很多问题想学习，于是写篇博客来介绍，主要想解决：

• 什么是融合？
• 几种方式融合
• 基本的模型融合组合及适用场景、优缺点等

什么是融合？

构建并结合多个学习器来完成学习任务，我们把它称为模型融合或者集成学习。不同的模型有各自的长处，具有差异性，而模型融合可以使得发挥出各个模型的优势，让这些相对较弱的模型（学习器）通过某种策略结合起来，达到比较强的模型（学习器）。基本的融合方式有：

• Blending
• Stacking

选择融合模型的模型有两点要求：

• 准确性
  要求该模型的性能不能太差
• 差异性
  选择模型一般是多个，要求这多个模型之间有差异，有差异才能通过融合模型发挥他们的优势。

Blending融合方式

主要思想是多个学习器投票、加权等方式来获得一个新的预测值，在分类问题中就是多数投票，回归问题就是加权，对学习器结果进行加权求和，权重值和为1。那么一些基本的融合方式就是：

Uniform Blending (均匀融合)

少数服从多数思想，投票模型，直接可以根据多个模型结果做判断。
$$G(x)=sign(\sum _{t=1}^{T}1\ast g_t(x))$$
在这里给每个学习器的权重都是1，每一个权重都是一样的，通过投票的方式来确定选择哪个。

Linear Blending (线性融合)

$$\begin{gathered} G(x)=sign(\sum _{t=1}^T{a}_t{g}_t(x)) \\ {a}_t\ge 0 \end{gathered}$$
在这里给每个学习器都指定了一个权重$a_t$。$a_t$通过之前的线性回归，逻辑回归等方法得到投票权重；最后便得到了最终模型。意思应该是每个权重也可以被训练得出。
例如可以采用简单的lgb和xgb的bagging融合，粗暴的bagging融合就是对lgb和xgb预测值之和取平均，稍微调整一下，通过遍历两个模型权重来选择最优的融合比例。

best_p = 0 
best_score = 0
for p in range(0,1,0.05):
	b_score = model(lgbmodel,xgbmodel,p)
	if b_score > best_score :
		best_score = b_score
		best_p = p

lgb和xgb均用了3个不同种子的5折融合，相当于最后一共融合了30个模型的预测结果，这样的操作使最终线上得分突破了0.5。

Stacking融合方式

Blending方式各个分类器直接相对都是独立的，Stacking则有点像组合方式，每一个层都是一个模型，下一层模型利用上一层模型的输出来得到结果作为下一层输入，但Stacking算法分为2层，第一层是用不同的算法形成T个弱分类器，同时产生一个与原数据集大小相同的新数据集，利用这个新数据集和一个新算法构成第二层的分类器。

• (1) 先将训练集D拆成k个大小相似但互不相交的子集$D_1,D_2,\dots ,D_k$；
• (2) 令$D_j^{\prime }=D-D_j$，在$D_j^{\prime }$上训练一个弱学习器$L_j$。将$D_j$作为测试集，获得$L_j$在$D_j$上的输出$D_j^{\prime }$，这里$j=1...n$，也就是说有1个模型对应k个弱学习器；
• (3) 步骤2可以得到k个弱学习器以及k个相应的输出$D_j^{\prime }$，这个k个输出加上原本的类标签构成新的训练集$D_n$；这里的输入特征怎么就变成一个呢？
• (4) 在$D_n$训练次学习器$L$，$L$即为最后的学习器。

这里结合图再说一下：

• Training Data ：表示是测试集，完全的测试集，这个测试集会被分割成K份，其中一份作为验证集，其他用来训练模型。
• 一个模型因为数据集划分的不同，要训练成k次，每一个得到一个弱学习器，模型类型是一样的，但参数有可能会不同，毕竟训练集、测试集不同
• Test Data：测试集，这个不划分K份，那么一个模型k个弱学习器，预测是结果是一个样本有k个输出结果
• 一个测试集样本有k个输出怎么作为下一层模型的输入呢？答案是上图绿色框框部分的求平均值，k个值平均后就变成了一行数据，这一行数据作为特征，用来第二层的输入。

上述都是单个模型，如果有m个模型，每次也是上述过程，那么输出就变成了：

• 训练集：每一个样本有m个输出，假如样本数是1000，m=3，那么输出就是$1000\ast 3$的矩阵
• 测试集：每一个样本有m个输出，假如样本数是100，m=3，那么输出就是$100\ast 3$的矩阵，跟测试集一样的矩阵大小是因为有取平均值。

说实话很多人对这个可能还是有点蒙，那个例子来做分析：

• 1、把训练集分为不交叉的五份。我们标记为train1到train5。
• 2、选一个基模型model_1，用train2、train3、train4、train5作为训练集，train1作为验证集，这样训练参数得到一个模型model_1_1，并用这个模型预测train1，这样train1也得到了pred1。
• 3、依次用train2作为验证集，其他四份作为训练集，得到model_1_2，这样一个基模型在train1-train5上有5个模型，同时，train1到train5都有预测值：pred1 – pred5；
• 4、再选基模型 mode_2 重复第2、3步骤。
• 5、考虑test数据集，每一个基模型对与test都有一次预测，但基模型在train上有5个模型，因此test的预测结果也有5次，会对这5次结果求平均值用于作为下一层输入

上面是第一层的训练结果，我们现在来看下第二层的训练过程：

• 一般第二层采用LR模型，也叫做meta-model 元模型。
• 因为我们有3个基模型，所以输入的大小是n3，n表示样本大小，3表示基模型数量，一个样本被一个基模型预测一次，并且有一个预测值，这样输入就是n3。
• 输出就是样本的标签值。
• 利用meta-model 对上述新数据进行建模预测，预测出来的数据就是提交的最终数据。

一些问题思考：

• 第一层训练中只说了三种算法形成三份训练集Predictions作为第二层的特征，其实三种特征有点少，容易overfitting，尽量多用一些算法，每种算法也可以根据hyperopt的搜索参数对应不同的模型，这样就会有很多模型产生，也就是会形成多份“训练集Predictions”以及多份“测试集Predictions”，这样在第二层建立的模型及预测的结果相对会好一些。

stacking融合，加入NN和逻辑回归增强泛化能力。

基本的模型融合组合及适用场景、优缺点等

我们在模型融合的时候，肯定会比较各个模型的使用场景等特点，所以需要知道各个模型的特性、优点、缺点等，但似乎现在网上并没有这方面的资料，这个地方不太好写，也似乎没有一个业内比较常用的模型组合。不过大家可以参考统计学习方法书中总结的内容，如下图所示：

举例说明

XGBClassifier、RFClassifier 作为基模型，采用 LogisticRegressionCV 作为次模型。

from sklearn import datasets
from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from mlxtend.classifier import StackingCVClassifier
import numpy as np
import warnings

warnings.simplefilter('ignore')


iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data[:, 1:3], iris.target


RANDOM_SEED = 42

clf1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=RANDOM_SEED)
clf3 = GaussianNB()
lr = LogisticRegression()

# Starting from v0.16.0, StackingCVRegressor supports
# `random_state` to get deterministic result.
sclf = StackingCVClassifier(classifiers=[clf1, clf2, clf3],meta_classifier=lr,use_probas=True, cv=5)

print('3-fold cross validation:\n')

for clf, label in zip([clf1, clf2, clf3, sclf], 
                      ['KNN', 
                       'Random Forest', 
                       'Naive Bayes',
                       'StackingClassifier']):

    scores = model_selection.cross_val_score(clf, X, y,cv=3, scoring='accuracy')
    print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f) [%s]" % (scores.mean(), scores.std(), label))

运行结果如下所示：

3-fold cross validation:

Accuracy: 0.91 (+/- 0.01) [KNN]
Accuracy: 0.90 (+/- 0.03) [Random Forest]
Accuracy: 0.92 (+/- 0.03) [Naive Bayes]
Accuracy: 0.95 (+/- 0.03) [StackingClassifier]

具体的代码可以看到这篇github链接：StackingCVClassifier
。大家就算是来尝试一下这个模型融合的流程。

stacking 回归

from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor
from mlxtend.data import boston_housing_data
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV, cross_val_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x, y = boston_housing_data()
x = x[:100]
y = y[:100]
# 划分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)
# 初始化基模型
lr = LinearRegression()
svr_lin = SVR(kernel='linear', gamma='auto')
ridge = Ridge(random_state=2019,)
lasso =Lasso()
models = [lr, svr_lin, ridge, lasso]

params = {'lasso__alpha': [0.1, 1.0, 10.0],
          'ridge__alpha': [0.1, 1.0, 10.0]}

sclf = StackingCVRegressor(regressors=models, meta_regressor=ridge)
grid = GridSearchCV(estimator=sclf, param_grid=params, cv=5, refit=True)
grid.fit(x_train, y_train)
print(grid.best_score_, grid.best_params_)

这里加了网格搜索，可以对参数进行调试，链接如下：
StackingCVRegressor
Stacking demo

总结

Blending 主要在优化variance（即模型的鲁棒性），Stacking主要在优化bias（即模型的精确性）。这是从另一个角度来看这个问题。

参考博客

模型融合 Blending 和 Stacking
机器学习比赛大杀器—-模型融合(stacking & blending)

使用sklearn进行集成学习——理论