前言

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一、投票法

1.投票法的思路

投票法是集成学习中常用的技巧，可以帮助我们提高模型的泛化能力，减少模型的错误率。一般情况下，错误总是发生在局部，因此融合多个数据是降低误差的一个好方法，这就是投票法的基本思路。

对于回归模型来说，投票法最终的预测结果是多个其他回归模型预测结果的平均值。
对于分类模型，硬投票法的预测结果是多个模型预测结果中出现次数最多的类别，软投票对各类预测结果的概率进行求和，最终选取概率之和最大的类标签。

2.投票法的原理

投票法是一种遵循少数服从多数的集成学习,通过多个模型的集成降低方差，从而提高模型的鲁棒性。在理想情况下，投票法的预测效果应当优于任何一个基模型的预测效果。

投票法在回归模型与分类模型上均可使用：

回归投票法：预测结果是所有模型预测结果的平均值。
分类投票法：预测结果是所有模型种出现最多的预测结果

分类投票法又可以被划分为硬投票与软投票：

硬投票：预测结果是所有投票结果最多出现的类。
软投票：预测结果是所有投票结果中概率加和最大的类。

考虑不同的基模型可能产生的影响，理论上，基模型可以是任何已被训练好的模型。但在实际应用上，想要投票法产生较好的结果，需要满足两个条件：

基模型之间的效果不能差别过大。当某个基模型相对于其他基模型效果过差时，该模型很可能成为噪声。
基模型之间应该有较小的同质性。例如在基模型预测效果近似的情况下，基于树模型与线性模型的投票，往往优于两个树模型或两个线性模型。？

当投票合集中使用的模型能预测出清晰的类别标签时，适合使用硬投票。当投票集合中使用的模型能预测类别的概率时，适合使用软投票。
软投票同样可以用于那些本身并不预测类成员概率的模型，只要他们可以输出类似于概率的预测分数值（例如支持向量机、k-最近邻和决策树）。

局限性：它对所有模型的处理是一样的，这意味着所有模型对预测的贡献是一样的。如果一些模型在某些情况下很好，而在其他情况下很差，这是使用投票法时需要考虑到的一个问题。

3.投票法的案例分析(基于sklearn，介绍pipe管道的使用以及voting的使用)

Sklearn中提供了 VotingRegressor 与 VotingClassifier 两个投票方法。 ?这两种模型的操作方式相同，并采用相同的参数。使用模型需要提供一个模型列表，列表中每个模型采用Tuple的结构表示，第一个元素代表名称，第二个元素代表模型，需要保证每个模型必须拥有唯一的名称。

定义模型：

models = [('lr',LogisticRegression()),('svm',SVC())]
ensemble = VotingClassifier(estimators=models)

预处理：

models = [('lr',LogisticRegression()),('svm',make_pipeline(StandardScaler(),SVC()))]
ensemble = VotingClassifier(estimators=models)

模型还提供了voting参数让我们选择软投票或者硬投票：

models = [('lr',LogisticRegression()),('svm',SVC())]
ensemble = VotingClassifier(estimators=models, voting='soft')

举例：

# test classification dataset
from sklearn.datasets import make_classification
# define dataset
def get_dataset():
    X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=2)
    # summarize the dataset
    return X,y
  
# get a voting ensemble of models
def get_voting():
    # define the base models
    models = list()
    models.append(('knn1', KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)))
    models.append(('knn3', KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)))
    models.append(('knn5', KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)))
    models.append(('knn7', KNeighborsClassifier(n_neighbors=7)))
    models.append(('knn9', KNeighborsClassifier(n_neighbors=9)))
    # define the voting ensemble
    ensemble = VotingClassifier(estimators=models, voting='hard')
    return ensemble

# get a list of models to evaluate
def get_models():
    models = dict()
    models['knn1'] = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
    models['knn3'] = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
    models['knn5'] = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
    models['knn7'] = KNeighborsClassifier(n_neighbors=7)
    models['knn9'] = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9)
    models['hard_voting'] = get_voting()
    return models

#下面的evaluate_model()函数接收一个模型实例，并以分层10倍交叉验证三次重复的分数列表的形式返回。
# evaluate a give model using cross-validation
from sklearn.model_selection import cross_val_score   #Added by ljq
def evaluate_model(model, X, y):
    cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1)
    scores = cross_val_score(model, X, y, scoring='accuracy', cv=cv, n_jobs=-1, error_score='raise')
    return scores

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from matplotlib import pyplot

# define dataset
X, y = get_dataset()
# get the models to evaluate
models = get_models()
# evaluate the models and store results
results, names = list(), list()
for name, model in models.items():
    scores = evaluate_model(model, X, y)
    results.append(scores)
    names.append(name)
    print('>%s %.3f (%.3f)' % (name, mean(scores), std(scores)))
# plot model performance for comparison
pyplot.boxplot(results, labels=names, showmeans=True)
pyplot.show()

我们得到的结果如下：
knn1 0.873 (0.030)
knn3 0.889 (0.038)
knn5 0.895 (0.031)
knn7 0.899 (0.035)
knn9 0.900 (0.033)
hard_voting 0.902 (0.034)
显然投票的效果略大于任何一个基模型。

三、bagging

1. bagging的思路

与投票法不同的是，Bagging不仅仅集成模型最后的预测结果，同时采用一定策略来影响基模型训练，保证基模型可以服从一定的假设。在上一章中我们提到，希望各个模型之间具有较大的差异性，而在实际操作中的模型却往往是同质的，因此一个简单的思路是通过不同的采样增加模型的差异性。

什么是Baggings？
什么是自助采样(bootstrap)？
bootstrap和bagging的关系

2.bagging的原理分析

自助采样(bootstrap)，即有放回的从数据集中进行采样，也就是说，同样的一个样本可能被多次进行采样。
在这里插入图片描述

首先我们随机取出一个样本放入采样集合中，再把这个样本放回初始数据集，重复K次采样，最终我们可以获得一个大小为K的样本集合。同样的方法，我们可以采样出T个含K个样本的采样集合，然后基于每个采样集合训练出一个基学习器，再将这些基学习器进行结合，这就是Bagging的基本流程。
??回归问题：通过预测取平均值来进行的。
??分类问题：通过对预测取多数票预测来进行的。
??Bagging方法之所以有效，是因为每个模型都是在略微不同的训练数据集上拟合完成的，这又使得每个基模型之间存在略微的差异，使每个基模型拥有略微不同的训练能力。
??Bagging同样是一种降低方差的技术，因此它在不剪枝决策树、神经网络等易受样本扰动的学习器上效果更加明显。在实际的使用中，加入列采样的Bagging技术对高维小样本往往有神奇的效果。–>以牺牲bias为代价降低方差