21.集成方法有随机森林(random forest)和梯度提升树(gradient boosted decision tree)GBDT

随机森林中树的随机化方法有两种：

(1)通过选择用于构造树的数据点

构造随机森林需要确定用于构造的树的个数

为了确保树与树之间的区别，对每棵树的数据进行自助采样

从样本数据中有放回的多次抽取(一个样本可能被抽取多次)，抽取创建的新数据集要和原数据集大小相等(数据数量相同)

(2)通过选择每次划分测试集的特征

在每个节点处，算法随机选择特征的一个子集，并对其中一个特征寻找最佳测试，而不是对每个节点都寻找最佳测试。

使用参数max_features, 如果max_features= n_features，则每次考虑所有特征，即第二种随机性没用上

当max_features较大，随机森林中每棵树都会很相似(因为采用的特征基本相同)

如果max_features较小，树的差异较大，为了很好的拟合数据，每棵树的深度都应该较大。

RandomForestClassifier(n_estimators = 5,random_state = 2)#五棵树的随机森林

随机森林比单独一棵树的过拟合都要小，实际应用中，我们会用很多树(通常几百上千),从而达到决策边界更平滑的效果

一般，随机森林给出的特征重要性比单科决策树给出的可靠。

多核CPU可以设置参数n_jobs = -1来使用计算机的所有内核计算

设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变构建的模型

如果希望结果重现，固定random_state

对于高维稀疏数据(例如文本数据)随机森林常常表现不佳，使用线性模型更为合适

随机森林需要调节的重要参数有n_estimators和max_features，还包括预剪枝选项(如max_depth)

n_estimators总是越大越好(时间内存允许的话)

max_features决定每棵树的随机性大小，较小可以降低过拟合，一般使用默认值

分类时默认值为sqrt(n_features)

对于回归默认值是n_features

22.梯度提升回归树(梯度提升机)

梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。

梯度提升树背后的主要思想是合并许多简单的模型(在这个语境中叫做弱学习器)，比如深度较小的树

每棵树只能对部分数据作出好的预测，所以添加更多的树可以不断迭代提高性能

除了预剪枝和随机森林里的树的数量之外，梯度提升树的另一个重要参数是学习率(learning_rate)

用于控制每棵树纠正前一棵树错误的强度，通过增大learning_rate或n_estimators都会增加模型的复杂度

降低树的最大深度和学习率都能降低过拟合

GradientBoostingClassifier(random_state=0, max_depth=1, learning_rate=0.01)

随机森林的n_estimators越大越好

梯度提升树的n_estimators提高，模型复杂，会导致过拟合

梯度提升树的max_depth通常设置的很小，一般不超过5

由于梯度提升和随机森林两种方法在类似的数据上表现的都很好

因此一种常用的方法是先尝试随机森林，它的鲁棒性很好，如果随机森林效果很好，但是预测时间太长，选择梯度提升

梯度提升树的需要仔细调参，训练时间也长，也不适合高维稀疏数据

23.对于SVM，将数据映射到更高维空间中有两种常用方法：

(1)多项式核；在一定阶数内计算原始特征所有可能的多项式(例如features12， features25)

(2)径向基函数(RBF) 核，也叫高斯核。它考虑所有阶数的所有可能的多项式，但阶数越高，特征的重要性越小。

24.SVM调参

gamma参数，控制高斯核的宽度，它决定了点与点之间“靠近”是指多大的距离。C参数是正则化参数，与线性模型类似

它限制每个点的重要性

从小增大gamma(0.1-10)，它认为点与点之间的距离不断增大，从决策边界平滑往不平滑过渡，模型越加复杂

这两个参数强烈相关，可以同时调节

C从小到大，决策边界越来越不平滑

默认情况下：C=1,gamma=1/n_features

SVM数据需要预处理(常用的是缩放到0~1之间)

常用的是(x-xmin)/(xmax-xmin)

SVM的缺点：需要预处理和小心调参，SVM模型很难检验，也难以解释

25.神经网络的非线性函数常用校正非线性(relu)或正切双曲线(tanh)

relu截断小于0的值

tanh在输入值小时接近-1，较大时接近1

有了这两种非线性函数，神经网络可以学习比线性模型复杂得多的函数

多层感知机(MLP )，也称为普通前馈神经网络，默认时，每层使用100个隐节点

默认的是relu

MLPClassifier(solver=’lbfgs’,random_state=0,hidden_layer_sizes=[10])

10层

如果是10层且每层10个隐节点

则hidden_layer_sizes=[10，10]

MLPClassifier中调节L2惩罚的参数是alpha(与线性回归模型相同)，默认值很小(弱正则化)

控制神经网络的复杂度的方法有很多种，隐层的个数、每个隐层中的单元个数与正则化(alpha)

神经网络要求输入特征的变化范围相似，最理想的情况是均值为0，方差为1

我们必须对数据进行缩放达到这一要求

StandardScaler可以达到数据处理要求

迭代次数参数MLPClassifier(max_iter = 1000,random_state=0)

功能强大的神经网络经常需要很长的训练时间

神经网络的调参常用方法是，首先创建一个大到足以过拟合的网络，确保这个网络可以对任务进行学习

然后通过缩小网络或者增大alpha来增强正则化，从而提高泛化性能

如何学习模型或用来学习参数的算法，由solver参数设定

默认为’adam’,在大多数情况下效果很好，但是对数据的缩放相当敏感(需要将数据缩放为均值为0，方差为1)

‘lbfgs’的鲁棒性很好，大型数据集和大型模型上时间较长

更高级的’sgd’

初学者建议使用前两种

sklearn中有两个函数可用于获取分类器的不确定性估计：decision_function和predict_proba

大多数分类器都至少有其中一个函数，很多分类器这两个都有

predict_proba的结果是：

每行的第一个元素是第一个类别的估计概率，第二个元素是第二个类别的估计概率

predict_proba输出的是概率，在0~1之间，两个类别的元素之和始终为1

decision_function每一列对应每个类别的确定度分数，分数越高类别的可能性越大

26.如何选择合适的模型：

KNN

适用于小型数据集，容易解释

线性模型

非常可靠的首选算法，适用于非常大的数据集，也适合高维数据

朴素贝叶斯

只适用于分类问题，比线性模型速度还快，适用于非常大的数据集或者高维数据

精度通常要低于线性模型

决策树

速度很快，不需要数据放缩，可以可视化，容易解释

随机森林

几乎总是比单棵决策树表现好，鲁棒性好，不需要数据放缩，不适用于高维数据

梯度提升决策树

精度通常比随机森林略高，但是训练速度比随机森林慢，预测速度比随机森林快，需要的内存少，比随机森林需要调的参数多

SVM

对于特征含义相似的中等大小的数据集很强大，需要数据缩放，对参数敏感

神经网络

可以构建非常复杂的模型，特别是大型数据集，对数据缩放敏感，对参数选取敏感，大型网络需要很长的训练时间

面对数据集，先从简单的模型开始，比如线性回归、朴素贝叶斯、KNN，看看能得到的结果

对数据理解加深后，可以考虑更复杂的模型

如随机森林、梯度提升决策树、SVM、神经网络

原文发布时间为：2018-07-22

本文作者： 王大伟

本文来自云栖社区合作伙伴“ Python爱好者社区”，了解相关信息可以关注“ Python爱好者社区”