集成学习(下)Blending集成学习算法

1. Blending集成学习思路

Blending集成学习方式:
(1) 将数据划分为训练集和测试集(test_set),其中训练集需要再次划分为训练集(train_set)和验证集
(val_set);
(2) 创建第一层的多个模型,这些模型可以使同质的也可以是异质的;
(3) 使用train_set训练步骤2中的多个模型,然后用训练好的模型预测val_set和test_set得到val_predict,
test_predict1;
(4) 创建第二层的模型,使用val_predict作为训练集训练第二层的模型;
(5) 使用第二层训练好的模型对第二层测试集test_predict1进行预测,该结果为整个测试集的结果。

bending是一种模型融合方法,对于一般的blending,主要思路是把原始的训练集先分成两部分,比如70%的数据作为新的训练集,剩下30%的数据作为测试集。第一层我们在这70%的数据上训练多个模型,然后去预测那30%数据的label。在第二层里,我们就直接用这30%数据在第一层预测的结果做为新特征继续训练即可。

在这里插入图片描述

在(2)-(3)步中,我们使用训练集创建了K个模型,如SVM、random forests、XGBoost等,这个是第一层的模型。 训练好模型后将验证集输入模型进行预测,得到K组不同的输出,我们记作 ,然后将测试集输入K个模型也得到K组输出,我们记作 ,其中 的样本数与验证集一致, 的样本数与测试集一致。如果总的样本数有10000个样本,那么使用5600个样本训练了K个模型,输入验证集2400个样本得到K组
2400个样本的结果 ,输入测试集2000个得到K组2000个样本的结果 。
在(4)步中,我们使用K组2400个样本的验证集结果 作为第二层分类器的特征,验证集的2400个标签为因变量,训练第二层分类器,得到2400个样本的输出。
在(5)步中,将输入测试集2000个得到K组2000个样本的结果 放入第二层分类器,得到2000个测试集的预测结果。

在这里插入图片描述
Blending集成方式的优劣:
优点:实现简单,没有太多的理论的分析。
缺点:只使用了一部分数据集作为留出集进行验证,对数据来说是很奢侈浪费。

实例演示

# 加载相关工具包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("ggplot")
%matplotlib inline
import seaborn as sns
# 创建数据
from sklearn import datasets
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.model_selection import train_test_split
data, target = make_blobs(n_samples=10000, centers=2, random_state=1, cluster_std=1.0 )
## 创建训练集和测试集
X_train1,X_test,y_train1,y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2,
random_state=1)
## 创建训练集和验证集
X_train,X_val,y_train,y_val = train_test_split(X_train1, y_train1, test_size=0.3,
random_state=1)
print("The shape of training X:",X_train.shape)
print("The shape of training y:",y_train.shape)
print("The shape of test X:",X_test.shape)
print("The shape of test y:",y_test.shape)
print("The shape of validation X:",X_val.shape)
print("The shape of validation y:",y_val.shape)

The shape of training X: (5600, 2)
The shape of training y: (5600,)
The shape of test X: (2000, 2)
The shape of test y: (2000,)
The shape of validation X: (2400, 2)
The shape of validation y: (2400,)

# 设置第一层分类器
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
clfs = [SVC(probability = True),RandomForestClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1,
criterion='gini'),KNeighborsClassifier()]
# 设置第二层分类器
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr = LinearRegression()
# 输出第一层的验证集结果与测试集结果
val_features = np.zeros((X_val.shape[0],len(clfs))) # 初始化验证集结果
test_features = np.zeros((X_test.shape[0],len(clfs))) # 初始化测试集结果
for i,clf in enumerate(clfs):
    clf.fit(X_train,y_train)
    val_feature = clf.predict_proba(X_val)[:, 1]
    test_feature = clf.predict_proba(X_test)[:,1]
    val_features[:,i] = val_feature
    test_features[:,i] = test_feature
# 将第一层的验证集的结果输入第二层训练第二层分类器
lr.fit(val_features,y_val)
# 输出预测的结果
from sklearn.model_selection import cross_val_score
cross_val_score(lr,test_features,y_test,cv=5)

array([1., 1., 1., 1., 1.])

热门文章

暂无图片
编程学习 ·

Java输出数组的内容

Java输出数组的内容_一万个小时-CSDN博客_java打印数组内容1. 输出内容最常见的方式// List<String>类型的列表List<String> list new ArrayList<String>();list.add("First");list.add("Second");list.add("Third");list.ad…
暂无图片
编程学习 ·

母螳螂的“魅惑之术”

在它们对大蝗虫发起进攻的时候&#xff0c;我认认真真地观察了一次&#xff0c;因为它们突然像触电一样浑身痉挛起来&#xff0c;警觉地面对限前这个大家伙&#xff0c;然后放下自己优雅的身段和祈祷的双手&#xff0c;摆出了一个可怕的姿势。我被眼前的一幕吓到了&#xff0c;…
暂无图片
编程学习 ·

疯狂填词 mad_libs 第9章9.9.2

#win7 python3.7.0 import os,reos.chdir(d:\documents\program_language) file1open(.\疯狂填词_d9z9d2_r.txt) file2open(.\疯狂填词_d9z9d2_w.txt,w) words[ADJECTIVE,NOUN,VERB,NOUN] str1file1.read()#方法1 for word in words :word_replaceinput(fEnter a {word} :)str1…
暂无图片
编程学习 ·

HBASE 高可用

为了保证HBASE是高可用的,所依赖的HDFS和zookeeper也要是高可用的. 通过参数hbase.rootdir指定了连接到Hadoop的地址,mycluster表示为Hadoop的集群. HBASE本身的高可用很简单,只要在一个健康的集群其他节点通过命令 hbase-daemon.sh start master启动一个Hmaster进程,这个Hmast…
暂无图片
编程学习 ·

js事件操作语法

一、事件的绑定语法 语法形式1 事件监听 标签对象.addEventListener(click,function(){}); 语法形式2 on语法绑定 标签对象.onclick function(){} on语法是通过 等于赋值绑定的事件处理函数 , 等于赋值本质上执行的是覆盖赋值,后赋值的数据会覆盖之前存储的数据,也就是on…
暂无图片
编程学习 ·

Photoshop插件--晕影动态--选区--脚本开发--PS插件

文章目录1.插件界面2.关键代码2.1 选区2.2 动态晕影3.作者寄语PS是一款栅格图像编辑软件&#xff0c;具有许多强大的功能&#xff0c;本文演示如何通过脚本实现晕影动态和选区相关功能&#xff0c;展示从互联网收集而来的一个小插件&#xff0c;供大家学习交流&#xff0c;请勿…
暂无图片
编程学习 ·

vs LNK1104 无法打开文件“xxx.obj”

写在前面&#xff1a; 向大家推荐两本新书&#xff0c;《深度学习计算机视觉实战》和《学习OpenCV4&#xff1a;基于Python的算法实战》。 《深度学习计算机视觉实战》讲了计算机视觉理论基础&#xff0c;讲了案例项目&#xff0c;讲了模型部署&#xff0c;这些项目学会之后可以…
暂无图片
编程学习 ·

工业元宇宙的定义与实施路线图

工业元宇宙的定义与实施路线图 李正海 1 工业元宇宙 给大家做一个关于工业元宇宙的定义。对于工业&#xff0c;从设计的角度来讲&#xff0c;现在的设计人员已经做到了普遍的三维设计&#xff0c;但是进入元宇宙时代&#xff0c;就不仅仅只是三维设计了&#xff0c;我们的目…
暂无图片
编程学习 ·

【leectode 2022.1.15】完成一半题目

有 N 位扣友参加了微软与力扣举办了「以扣会友」线下活动。主办方提供了 2*N 道题目&#xff0c;整型数组 questions 中每个数字对应了每道题目所涉及的知识点类型。 若每位扣友选择不同的一题&#xff0c;请返回被选的 N 道题目至少包含多少种知识点类型。 示例 1&#xff1a…
暂无图片
编程学习 ·

js 面试题总结

一、js原型与原型链 1. prototype 每个函数都有一个prototype属性&#xff0c;被称为显示原型 2._ _proto_ _ 每个实例对象都会有_ _proto_ _属性,其被称为隐式原型 每一个实例对象的隐式原型_ _proto_ _属性指向自身构造函数的显式原型prototype 3. constructor 每个prot…
暂无图片
编程学习 ·

java练习代码

打印自定义行数的空心菱形练习代码如下 import java.util.Scanner; public class daYinLengXing{public static void main(String[] args) {System.out.println("请输入行数");Scanner myScanner new Scanner(System.in);int g myScanner.nextInt();int num g%2;//…
暂无图片
编程学习 ·

RocketMQ-什么是死信队列?怎么解决

目录 什么是死信队列 死信队列的特征 死信消息的处理 什么是死信队列 当一条消息初次消费失败&#xff0c;消息队列会自动进行消费重试&#xff1b;达到最大重试次数后&#xff0c;若消费依然失败&#xff0c;则表明消费者在正常情况下无法正确地消费该消息&#xff0c;此时…
暂无图片
编程学习 ·

项目 cg day04

第4章 lua、Canal实现广告缓存 学习目标 Lua介绍 Lua语法 输出、变量定义、数据类型、流程控制(if..)、循环操作、函数、表(数组)、模块OpenResty介绍(理解配置) 封装了Nginx&#xff0c;并且提供了Lua扩展&#xff0c;大大提升了Nginx对并发处理的能&#xff0c;10K-1000K Lu…
暂无图片
编程学习 ·

输出三角形

#include <stdio.h> int main() { int i,j; for(i0;i<5;i) { for(j0;j<i;j) { printf("*"); } printf("\n"); } }
暂无图片
编程学习 ·

stm32的BOOTLOADER学习1

序言 最近计划学习stm32的BOOTLOADER学习,把学习过程记录下来 因为现在网上STM32C8T6还是比较贵的,根据我的需求flash空间小一些也可以,所以我决定使用stm32c6t6.这个芯片的空间是32kb的。 #熟悉芯片内部的空间地址 1、flash ROM&#xff1a; 大小32KB&#xff0c;范围&#xf…
暂无图片
编程学习 ·

通过awk和shell来限制IP多次访问之学不会你打死我

学不会你打死我 今天我们用shell脚本&#xff0c;awk工具来分析日志来判断是否存在扫描器来进行破解网站密码——限制访问次数过多的IP地址&#xff0c;通过Iptables来进行限制。代码在末尾 首先我们要先查看日志的格式&#xff0c;分析出我们需要筛选的内容&#xff0c;日志…
暂无图片
编程学习 ·

Python - 如何像程序员一样思考

在为计算机编写程序之前&#xff0c;您必须学会如何像程序员一样思考。学习像程序员一样思考对任何学生都很有价值。以下步骤可帮助任何人学习编码并了解计算机科学的价值——即使他们不打算成为计算机科学家。 顾名思义&#xff0c;Python经常被想要学习编程的人用作第一语言…
暂无图片
编程学习 ·

蓝桥杯python-数字三角形

问题描述 虽然我前后用了三种做法&#xff0c;但是我发现只有“优化思路_1”可以通过蓝桥杯官网中的测评&#xff0c;但是如果用c/c的话&#xff0c;每个都通得过&#xff0c;足以可见python的效率之低&#xff08;但耐不住人家好用啊&#xff08;哭笑&#xff09;&#xff09…