效果绝了！用爬山算法集成6个机器学习模型

文章摘要

本文介绍了集成学习(ensemble learning)在机器学习中的应用与效果。集成学习通过结合多个机器学习模型来完成学习任务，广泛应用于分类、回归、特征选取、异常点检测等领域。

集成学习之结合策略

集成学习的结合策略主要有平均法、投票法和学习法。平均法用于回归问题，包括算术平均和加权平均；投票法用于分类问题，包括相对多数投票法、绝对多数投票法和加权投票法；学习法通过在弱学习器上再加一层学习器来提高预测准确性，典型的学习法为stacking。

爬山算法

爬山算法是一种解决最优化问题的方法，通过不断改进当前解以寻找局部最优解。爬山算法容易陷入局部最优，因此需要采用如随机重启、模拟退火或遗传算法等策略来避免。

数据探索与准备

文章通过探索数据集中的特征相关性、数据不平衡性，以及特征的PCA分析和聚类分析来准备数据。作者也对数据集中的重复值进行了检查，并使用对数变换和PCA降维来处理数据偏斜。

建模与集成

建模环节使用了六种不同的机器学习模型进行集成，包括Random Forest、Extra Trees、HistGradientBoosting、LightGBM、XGBoost和CatBoost。通过交叉验证获得了模型的预测性能，并引入了爬山策略来进一步优化模型集成。

总结

文章最后提供了爬山策略的工程代码，供读者使用。公众号『数据STUDIO』提供了该领域更多相关知识和资源。