从基础到实现：集成学习综合教程（附Python代码）

介绍

当你想购买一辆新车时，你会走到第一家汽车商店就根据经销商的建议购买一辆车吗？这是不太可能的。

你可能会浏览一些人们发布评论并比较不同车型的门户网站，检查其功能和价格。你也可能会问你的朋友和同事们的意见。总之，你不会直接得出结论，还会参考其他人的意见做出决定。

机器学习中的集成模型也是类似的思路。它们结合了多个模型的决策来提高整体性能。这可以通过各种方式实现，本文将会带你一起探索。

本文的目的是介绍集成学习的概念并理解使用这种技术的算法。为了巩固你对这个多元化主题的理解，我们将用真实问题的动手案例，配合Python来解释其中的高级算法。

注意：本文假定你对机器学习算法有基本的了解。我建议阅读这篇文章以熟悉这些概念。

目录

集成学习介绍
基础集成技术
最大投票（Max Voting）法
平均（Averaging）法
加权平均（Weighted Average）法
高级集成技术
堆叠（Stacking）
混合（Blending）
Bagging
提升（Boosting）
基于Bagging和Boosting的算法
Bagging meta-estimator
随机森林
AdaBoost
GBM
XGB
Light GBM
CatBoost

一、集成学习介绍

我们通过一个例子来理解集成学习的概念。假设你是一名电影导演，你依据一个非常重要且有趣的话题创作了一部短片。现在，你想在公开发布前获得影片的初步反馈（评级）。有哪些可行的方法呢？

A：可以请一位朋友为电影打分。

于是完全有可能出现这种结果：你所选择的人由于非常爱你，并且不希望给你这部糟糕的影片打1星评级来伤害你脆弱的小心脏。

B：另一种方法是让你的5位同事评价这部电影。