集成学习 | 集成学习思想：Bagging思想

在正文开始之前，我们先来聊一聊什么是集成学习？
集成学习是一种算法思想：将若干个弱学习器分组之后，产生一个新的学习器

	弱学习器指预测误差在50%以下的学习器，其中弱学习器可以是分类器、回归器
		弱分类器：其分类准确率仅比随机猜测的分类器好一点，因为随机猜测的准确率通常是50%（在二分类问题中）

集成学习的成功在于保证弱分类器的多样性
下面我们来介绍集成学习的三种重要思想：

• Bagging
• Boosting
• Stacking

一. Bagging思想

1. Bagging 算法

Bagging算法又称自举汇聚法

	思想：
		在原始数据集上通过有放回抽样(bootstrap)的方式，重新选择出S个新数据集
		通过训练S个新数据集得到S个分类器/回归器的集成技术
	
	处理操作：
		Bagging算法训练出来的模型：
			在分类问题中，会使用多数投票统计结果
			在回归问题中，会使用求均值统计结果
	
	bagging算法的弱学习器：
		基本的算法模型，如: Linear、Ridge、Lasso、Logistic、Softmax、ID3、C4.5、CART、SVM、KNN均可

注意：

1. bagging算法抽取出来的S个数据集是不同的，数据集内有重复样本，且重复样本各不相同；即构造了多个学习器&数据的多样性
2. bagging算法只有数据不同，弱学习器相同
3. bagging算法在抽样时，每个子集的样本数量必须和原始样本数量一致，因此抽取的子集中存在重复数据
4. bagging算法在模型训练时，允许存在重复数据

	结合策略一般为：多数投票(分类)/求均值(回归)

2. 随机森林(Random Forest)算法

随机森林算法在Bagging算法的基础上进行修改后的一种算法

	思想：
		1. 在原始样本集(n个样本)上通过有放回抽样(bootstrap)的方式，选出n个样本，共m个数据集
		2. 将抽取出来的子数据集(存在重复数据)进行决策树训练：
				从抽样采集到的所有属性中，随机选择K个属性
				从K个属性中选择出最佳分割属性作为当前节点的划分属性
		按照这种方式来迭代的创建m棵决策树
		3. 这m个决策树形成随机森林，通过投票表决结果决定数据属于那一类
	
	处理操作：
		Random Forest算法在得到m个决策树形成随机森林后，通过投票表决结果/求均值决定最终数据
	
	Random Forest算法的弱学习器：
		一定是决策树

注意：

1. Random Forest算法抽取出来的m个数据集是不同的，每个数据集中的随机k个属性是不同的，这就导致构建的决策树也不相同；即构造了多个不同的学习器&数据的多样性
2. Random Forest算法数据不同，弱学习器构造不同
3. Random Forest算法在抽样时，每个子集的样本数量必须和原始样本数量一致，因此抽取的子集中存在重复数据
4. Random Forest算法在模型训练时，允许存在重复数据
   

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本文相关代码存放位置
    【Bagging思想 代码实现】

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