Aggregation总结：Blending和Bootstrap

本文主要是介绍Aggregation总结：Blending和Bootstrap，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. Aggregation

首先举一个买房的例子，假如你有10个朋友给出了买房的意见，你如何参考这10个人的意见做出决定呢？

1. 第一种办法是让大家投票，每人一票，最后选择得票数最多的那个选项
2. 第二种办法也是投票，与第一种不同的是每个人手里的票数不一样，懂行的人可能会分配更多的票数
3. 第三种办法是根据具体条件进行判断：这10个人中，有的人可能注重房源的地理位置，有的人可能更注重交通状况。根据不同的条件参考不同人的意见。

Aggregation的目的就是要融合多个hypothesis，从而达到更好的预测效果。
以上三种投票方式分别对应了机器学习中的三种Aggregation类型，即Uniform Blending、Linear Blending和Any Blending

2. Uniform Blending

分类与回归模型的Uniform Blending

对于多分类模型，Uniform Blending可将得票数最多的那一类作为最终的分类结果，其中$g_{t}(x)$ 表示我们现有的模型，$G(x)$ 表示混合后的模型：

对于回归模型，Uniform Blending将每一个$g_{t}(x)$求平均：

Uniform Blending的可行性：

$f(x)$表示实际的预测结果，$g_{t}(x)$ 和$f(x)$的平方误差与$G(x)$的联系可通过如下推导得出：

$(G-f)^{2}$ 这项表示混合后的模型与真实结果的误差，即Bias； $avg((g_{t}-G)^{2})$表示$g_{t}$ 之间的相异性，即Variance。从推导结果可以看出$g_{t}(x)$与$G(x)$ 在预测误差上相差了 $avg((g_{t}-G)^{2})$ 这一项，即$G(x)$ 的误差期望小于或等于任选一个$g_{t}(x)$的误差期望。

3. Linear Blending和Any Blending

Linear Blending

对于回归问题，Linear Blending 就是将$g_{t}(x)$ 的结果进行线性组合，使混合后的结果趋近目标值。

在对$\alpha$ 进行训练时需采用验证集，并且通常情况会去掉$\alpha \geq 0$ 这个约束。这时候 $\alpha < 0$ 表示将模型起了反作用，所以将结果反着用。

Any Blending

注意overfitting问题

4. Bootstrap （Bagging）

首先回顾一下如何获得不同的$g(x)$，有如下4种方法：

第一种是从不同的模型得到不同的$g_{t}$，第二种是同一种模型设置不同的参数，第三种是设置不同的起始点，第四种是用不同的训练数据。

bootstrapping 的思想就是利用现有的训练数据模拟出不同的数据集，从而训练出不同的$g_{t}$。具体做法是在训练集中进行re-sample，即经过多次有放回采样获得多个数据集。

这篇关于Aggregation总结：Blending和Bootstrap的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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