集成算法模型举例

本文通过集成算法对之前介绍的逻辑回归模型进行了优化。在违约率预测案例中，逻辑回归模型的AUC值为0.816，而集成算法尝试进一步提升模型的预测效果。

集成模型的介绍

集成算法（Ensemble Learning）通过结合多个学习器来完成学习任务，往往能获得比单一学习器更优的效果。它主要包括三大类：

• Bagging：基于自举采样法，随机得到多个样本集来训练不同的基学习器，再通过投票得出最终结果。
• Boosting：通过组合一系列弱分类器来形成一个强分类器，例如Adaboost、Xgboost、GBDT等。特别提到由陈天奇博士发明的Xgboost算法，该算法在竞赛中表现突出。
• Stacking：多模型堆叠，通过平均值或权重投票构建新模型，通常预测效果优于单个模型。

集成算法实验

实验采用了多种机器学习算法，包括支持向量机、近邻算法、贝叶斯预测、神经网络、随机森林、梯度提升树算法和逻辑回归。通过标准化处理、模型训练、预测及评分，最终使用ROC-AUC评价指标进行了效果比较。

结果分析

集成算法在本例中的AUC值达到0.853，优于单独使用的七种算法。这表明集成算法能够有效整合各个单一算法的优势，提升模型的预测性能。然而，集成算法的运算过程较为复杂，运行时间达到了接近3秒，这与处理的数据样本规模和模型复杂性有关。在未来的优化中，调参和使用k折交叉验证等方法对模型参数进行选择将是提升效率和性能的关键。

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文章来源：

Python学习杂记

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