【机器学习】集成学习：使用scikitLearn中的BaggingClassifier实现bagging和pasting策略

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1.当所集成的若干模型对应的训练算法相同，但每个模型是在训练集上的不同随机子集上训练使，对应的集成学习策略叫做bagging和pasting。

2.进一步，bagging和pasting的区别是，bagging是放回的采样，在训练某一预测模型时，允许多次使用同一样本。bagging和pasting均允许不同的模型训练时采样同一实例。

3.待所有模型的训练都完成后，采用硬投票类似的统计法用于分类，采用取平均的方法应用于回归任务。这种方法也可以叫做是聚合，经聚合后，偏差（由于使用的是相同算法训练的模型）相近或更低，方差显著降低。

对于决策树来讲，它属于无参模型，特别容易出现过拟合，此时采用集成学习，可以达到减少其方差的目的。

4.其优势在于，可以应用于cpu并行的进行训练以及预测，最后再将结果进行聚会。
其代码如下：

from sklearn.ensemble import baggingclassifier
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier

bag_clf = baggingclassifier(
    decisiontreeclassifier(), n_estimators=500,
    max_samples=100, bootstrap=true, random_state=42)
bag_clf.fit(x_train, y_train)
y_pred = bag_clf.predict(x_test)

上述代码集成了500棵决策树的预测结果，每次训练模型随机采样100个实例进行训练，当预测模型自身带有可供概率预测的方法时，如含predict_proba()方法时，baggingclassifier分类器将做软投票，否则使用硬投票的方法完成分类。当想使用pasting时，在上述代码中设置bootstrap=false即可。

当训练样本为2维时（这里使用的是月亮数据集），下面提供的代码可供绘制预测的边界：

from matplotlib.colors import listedcolormap

def plot_decision_boundary(clf, x, y, axes=[-1.5, 2.45, -1, 1.5], alpha=0.5, contour=true):
    #等距划分x及y轴的数据，分割成网
    x1s = np.linspace(axes[0], axes[1], 100)
    x2s = np.linspace(axes[2], axes[3], 100)
    x1, x2 = np.meshgrid(x1s, x2s)
    #拉直，降维
    x_new = np.c_[x1.ravel(), x2.ravel()]
    y_pred = clf.predict(x_new).reshape(x1.shape)
    #定义颜色地图
    custom_cmap = listedcolormap(['#fafab0','#9898ff','#a0faa0'])
    #该函数绘制带填充的等高线，由于最终分成2类，所以是两种颜色填充
    plt.contourf(x1, x2, y_pred, alpha=0.3, cmap=custom_cmap)
    if contour:
        custom_cmap2 = listedcolormap(['#7d7d58','#4c4c7f','#507d50'])
        plt.contour(x1, x2, y_pred, cmap=custom_cmap2, alpha=0.8)
    plt.plot(x[:, 0][y==0], x[:, 1][y==0], "yo", alpha=alpha)
    plt.plot(x[:, 0][y==1], x[:, 1][y==1], "bs", alpha=alpha)
    plt.axis(axes)
    plt.xlabel(r"$x_1$", fontsize=18)
    plt.ylabel(r"$x_2$", fontsize=18, rotation=0)

调用绘图处：

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10,4), sharey=true)
plt.sca(axes[0])
plot_decision_boundary(tree_clf, x, y)
plt.title("decision tree", fontsize=14)
plt.sca(axes[1])
plot_decision_boundary(bag_clf, x, y)
plt.title("decision trees with bagging", fontsize=14)
plt.ylabel("")
plt.show()

绘制最终结果为：

可以看到右图中，经过集成学习后，模型的方差要好很多。

特别注意，当使用bagging时，由于抽样后被放回（bootstrap=true），有些实例被放回，而有些实例从未被使用，这部分实例比例固定约占30%，这部分未被使用实例被称为“包外实例”，可使用这部分实例进行包外评估，代替测试集对模型进行评估。其代码如下：

bag_clf = baggingclassifier(
    decisiontreeclassifier(), n_estimators=500,
    bootstrap=true, oob_score=true, random_state=40)
bag_clf.fit(x_train, y_train)
#打印出包外分数
bag_clf.oob_score_

baggingclassifier类也支持对特征进行采样。由两个超参数控制：max_features和bootstrap_features。它们的工作方式与max_samples和bootstrap相同，但用于特征采样而不是实例采样。因此，每个预测器将用输入特征的随机子集进行训练。
当保留所有训练实例，但是对特征进行抽样，这种方法叫随机子空间法，代码如下：

from sklearn.ensemble import baggingclassifier
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier

bag_clf = baggingclassifier(
    decisiontreeclassifier(), n_estimators=500,
    #每次取全部样本训练
    max_samples=1.0, bootstrap=false, random_state=42,bootstrap_features=true,
    #当特征数很多时，固定抽取0.5的特征进行训练
    max_features=0.5)
bag_clf.fit(x_train, y_train)
y_pred = bag_clf.predict(x_test)