研机器学习14-集成学习-刘庆杰

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机器学习
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北京航空航天大学计算机学院
School of Computer Science and Engineering, Beihang University
黄 迪 刘庆杰 陈佳鑫
2024年秋季学期
Fall 2024
部分内容来源于C. BishopA. NG等人的课程以及互联网资源
什么是集成学习?
集成学习的基本概念
个体与集成
集成学习的基本概念
l集成学习 (Ensemble Learning)
Ø通过构建并结合多个分类器完成学习任务
Ø也称为多分类器系统 (Multi-Classifier System)、基于委员会
的学习 (Committee based Learning)
个体学习器1
个体学习器2
个体学习器T
输出结合策略
同质:基学习器 (Base learner)
异质:组件学习器 (Component learner)
集成学习的基本概念
l通过将多个学习器进行集成,常可获得比单一学习器
显著优越的泛化性能,这对弱学习器尤为明显
分类器1
分类器2
分类器3分类器4
分类器5
分类器6
弱学习器 强学习器
集成
Ø弱学习器:准确率仅比随机猜测略高的学习器
强学习器 更强的学习器
集成
Ø强学习器:准确率高并能在多项式时间内完成的学习器
集成学习的基本概念
ü《周易》:二人同心,其利断金
ü孔子:君子周而不比
ü孔子:三人行必有我师焉
ü孟子:天时不如地利,地利不如人和
ü荀子:民齐者强
ü文子:积力之所举,则无不胜也;众智之所为,则无不成也
ü孙武:上下同欲者胜
l我国古代“集成学习”的智慧
集成学习的基本概念
三个臭皮匠,顶个 (赛过) 诸葛亮
l我国古代“集成学习”的智慧
个体与集成
l多个学习器一定比单一学习器性能好吗?
简单示例:在二分类问题中,假定3个分类器在三个样本中的表现如下所示,
其中表示分类正确,×号表示分类错误,集成结果通过投票 (Voting) 产生
样本1
样本2
样本3
分类器1
×
分类器2
×
分类器3
×
集成
×
样本1
样本2
样本3
分类器1
×
分类器2
×
分类器3
×
集成
样本1
样本2
样本3
分类器1
×
×
分类器2
×
×
分类器3
×
×
集成
×
×
×
(a) 集成不起作用 (b) 集成起负作用 (c) 集成提升性能
如何获得比最好的单一学习器更好的性能? 集成个体:好而不同
集成学习的基本概念
三个臭皮匠 (裨将),顶个 (赛过) 诸葛亮
“裨将”古代指“副将”,原意是指三个副将的智慧能顶一个诸葛
“好而不同”
l我国古代“集成学习”的智慧
个体与集成
Ø考虑二分类问题  和真实函数 , 假定基分类器
错误率为 , 即对每个基分类器 有:
l简单分析
Ø假设集成通过简单投票法结合 个基分类器 
,若有超过
半数的基分类器正确则分类就正确:


个体与集成
Ø考虑二分类问题  和真实函数 , 假定基分类器
错误率为 , 即对每个基分类器 有:
Ø假设基分类器的错误率相互独立,则由Hoeffding不等式可知:
l简单分析
 



集成的错误率: 恰好有 k 个基分类器
分类正确的概率
至多  个基分类器分类正确


Wassily Hoeffding, Probability inequalities for sums of bounded random variables, Journal of the American Statistical Association 58 (301): 13–30, March 1963.
随着集成分类器数目的增加,集成的
错误率将指数级下降,最终趋向于0
摘要:

机器学习MachineLearning北京航空航天大学计算机学院SchoolofComputerScienceandEngineering,BeihangUniversity黄迪刘庆杰陈佳鑫2024年秋季学期Fall2024部分内容来源于C.Bishop和A.NG等人的课程以及互联网资源什么是集成学习?•集成学习的基本概念•个体与集成集成学习的基本概念l集成学习(EnsembleLearning)Ø通过构建并结合多个分类器完成学习任务Ø也称为多分类器系统(Multi-ClassifierSystem)、基于委员会的学习(CommitteebasedLearning)等个体学习器1个体学习器2个...

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