集成学习-Voting

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一、什么是集成学习

       集成学习是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。一般情况下，集成学习中的多个学习器都是同质的”弱学习器”。

      上面的描述来自百度百科，看定义的话知道是基于‘弱学习器’的，很多讲集成学习的教程都会先讲决策树，然后讲到随机森林和GBDT，也就是bagging和boosting，其实还有更简单的集成学习思路，也就是voting，也就是投票原则，可能太简单了，很少见人讨论过，觉得对于实际的业务来讲作用应该蛮好的，所以总结下。

 二、具体思想

       少数服从多数，假定有5个分类器，有3个分类为正样本，2个分类为负样本，按照HardVoting的思想就是投票，你的正样本多就是你了，与之思想不太一样的就是Soft Voting，也就是每个人投票的权重不一样，在基于概率的分类模型中，如果一个模型有90%的概率判定为正样本，另一个模型有40%的概率判定为正样本，这2个模型的加权投票概率就是65%(也就是求个平均)。

三、Hard Voting的简单例子

1、首先，写入数据集，然后看下数据的大致分布

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets

X, y = datasets.make_moons(n_samples=500, noise=0.3, random_state=42)

plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1])
plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1])
plt.show()

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state=666)

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2、,然后，先用逻辑回归尝试下

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

#这里使用默认的参数
log_clf = LogisticRegression()
log_clf.fit(X_train,y_train)
log_clf.score(X_test,y_test)

结果：0.824

3、再用SVM跑下

from sklearn.svm import SVC

svm_clf = SVC()
svm_clf.fit(X_train,y_train)
svm_clf.score(X_test,y_test)

结果是：0.88

4、再用决策树跑下

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

dt_clf = DecisionTreeClassifier()
dt_clf.fit(X_train,y_train)
dt_clf.score(X_test,y_test)

结果：0.832

5、我们把3个结果汇总起来，取2个相同的

y_predict1 = log_clf.predict(X_test)
y_predict2 = svm_clf.predict(X_test)
y_predict3 = dt_clf.predict(X_test)

y_predict = np.array((y_predict1+y_predict2+y_predict3)>=2,dtype='int')

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy_score(y_test, y_predict)

结果是：0.88

6、这里的结果有一点提升(虽然并不是很明显)

然后我们用sklearn封装好的模块来跑一下，这里的voting=’hard’就对应了集成的方式

from sklearn.ensemble import VotingClassifier

voting_clf = VotingClassifier(estimators=[
    ('log_clf',LogisticRegression()),
    ('svm_clf',SVC()),
    ('dt_clf',DecisionTreeClassifier())
],voting='hard')

voting_clf.fit(X_train, y_train)

voting_clf.score(X_test,y_test)

这里我的结果是：0.88，和自己计算的结果是一样的，这个结果不是太好

四、Soft Voting简单例子（前提是每一个模型都能估计概率）

前提：分类器都可以计算分类概率

对于SVM也可以计算概率，(这点我是不太懂)，具体使用是调整下面这个参数为True

probablility:boolean,optional(default=False)

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html

下面我们使用Soft Voting

from sklearn.ensemble import VotingClassifier

#决策树这里加个随机种子是为了每次跑的结果保持一致
voting_clf2 = VotingClassifier(estimators=[
    ('log_clf',LogisticRegression()),
    ('svm_clf',SVC(probability=True)),
    ('dt_clf',DecisionTreeClassifier(random_state=666))
],voting='soft')

voting_clf2.fit(X_train, y_train)
voting_clf2.score(X_test,y_test)

结果是：0.856

这就是voting的大致过程。