“2021-08-05，全體人民，原地失業(yè)。”

最近，這條字節(jié)員工發(fā)布的朋友圈一夜刷爆網(wǎng)絡(luò)，字節(jié)跳動(dòng)教育板塊大裁員的消息，引起了行業(yè)內(nèi)的巨大震蕩。

圖片來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)

雖然字節(jié)最終并沒(méi)有把教育板塊的員工全部裁掉，但也大批量裁了教輔、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、產(chǎn)品等基礎(chǔ)崗員工，保留了部分技術(shù)型崗位和中高層管理人員。

對(duì)，就是你想看到的結(jié)果！技術(shù)人員被留！下！來(lái)！了！

因?yàn)槭裁?#xff1f;只因程序猿小哥哥具有深厚的功力和無(wú)人可以替代的重要性！所以在二十一世紀(jì)是人類(lèi)新的紀(jì)元，是經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)和技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代，是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、人工智能和區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)改變?nèi)祟?lèi)生活方式的新時(shí)代，程序員小哥哥更要讓自己的優(yōu)勢(shì)變的更明顯，更不可替代才是王道！

所以，在當(dāng)下行業(yè)大地震的環(huán)境中，如何不讓自己陷入被替代或被裁員的危機(jī)？學(xué)好人工智能領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)非常重要！其中數(shù)據(jù)挖掘的機(jī)智學(xué)習(xí)更會(huì)讓你受用終身！

繼續(xù)看下去，你就已經(jīng)領(lǐng)先90%的程序猿小哥哥們了！

N1

機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“常青樹(shù)”

當(dāng)今社會(huì)已經(jīng)不再歌頌個(gè)人英雄主義，不再傳唱“一夫當(dāng)關(guān)，萬(wàn)夫莫敵”這類(lèi)流芳百世的傳世之奇。

這個(gè)時(shí)代更加傳頌的是“團(tuán)結(jié)就是力量”、“眾人拾柴火焰高”等凝聚力量干大事的顯著優(yōu)勢(shì)。

來(lái)源：谷歌圖片

“團(tuán)隊(duì)”這一概念和意識(shí)已經(jīng)深刻融入于工作、生活和學(xué)習(xí)的方方面面，往往由于實(shí)際問(wèn)題的復(fù)雜性遠(yuǎn)高于一個(gè)人或者一個(gè)方法的處理能力，所以在解決實(shí)際問(wèn)題的過(guò)程中基本都是由團(tuán)隊(duì)高效率、高質(zhì)量的完成。

在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，我們經(jīng)常聽(tīng)說(shuō)各種算法，例如線性判別分析、支持向量機(jī)、決策樹(shù)等。今天我們將介紹被譽(yù)為機(jī)器學(xué)習(xí)的先進(jìn)算法的“集成學(xué)習(xí)”算法。因?yàn)樗谩吧眢w力行”的證明著“團(tuán)結(jié)就是力量”，集成學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)學(xué)習(xí)器并將它們結(jié)合起來(lái)解決一個(gè)問(wèn)題，并且在實(shí)踐中獲得了巨大成功，成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“常青樹(shù)”，受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。

N2

集成學(xué)習(xí)：解決問(wèn)題的“大管家”

集成學(xué)習(xí)可能是你第一次聽(tīng)說(shuō)，但是你知道嗎？算法來(lái)源于生活，你在生活中可能不止一次用過(guò)這個(gè)思想。當(dāng)你為了實(shí)現(xiàn)某一目標(biāo)而合理協(xié)調(diào)每一個(gè)個(gè)體（人或事）解決問(wèn)題時(shí)，你已經(jīng)初步認(rèn)識(shí)了集成學(xué)習(xí)算法，并且和它打交道不止一次了。

集成學(xué)習(xí)技術(shù)已被證明可以在機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題上產(chǎn)生更好的性能。我們可以將這些技術(shù)用于回歸和分類(lèi)問(wèn)題，這些集成技術(shù)的最終預(yù)測(cè)是通過(guò)組合幾個(gè)基本模型的結(jié)果獲得的，平均、投票和堆疊是將結(jié)果組合起來(lái)以獲得最終預(yù)測(cè)的一些方式。在本文中，我們將探討如何使用集成學(xué)習(xí)來(lái)提出最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

1

什么是集成學(xué)習(xí)？

集成學(xué)習(xí)是將多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型組合到一個(gè)問(wèn)題中。這些模型被稱(chēng)為弱學(xué)習(xí)器。直覺(jué)是，當(dāng)你將幾個(gè)弱學(xué)習(xí)器組合在一起時(shí)，它們可以成為強(qiáng)學(xué)習(xí)器。每個(gè)弱學(xué)習(xí)器都適合訓(xùn)練集并提供獲得的預(yù)測(cè)。最終的預(yù)測(cè)結(jié)果是通過(guò)組合所有弱學(xué)習(xí)器的結(jié)果來(lái)計(jì)算的。

2

基本的集成學(xué)習(xí)方法

01

最大投票數(shù)(Max voting)

在分類(lèi)中，每個(gè)模型的預(yù)測(cè)都是一次投票。在最大投票中，最終預(yù)測(cè)來(lái)自得票最多的預(yù)測(cè)。讓我們舉一個(gè)例子，你有三個(gè)分類(lèi)器，預(yù)測(cè)如下：

分類(lèi)器 1 – A 類(lèi)

分類(lèi)器 2 – C 類(lèi)

分類(lèi)器 3 – C 類(lèi)

這里的最終預(yù)測(cè)將是C 類(lèi)，因?yàn)樗鼡碛凶疃嗟倪x票。?

02

平均(Averaging)

在求平均值時(shí)，最終輸出是所有預(yù)測(cè)的平均值。這適用于回歸問(wèn)題。例如，在隨機(jī)森林回歸中，最終結(jié)果是來(lái)自各個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)的平均值。我們以預(yù)測(cè)商品價(jià)格的三個(gè)回歸模型為例，如下所示：

回歸量 1 – 100

回歸量 2 – 300?

回歸量 3 – 400

最終預(yù)測(cè)將是 100、300 和 400 的平均值。?

03

加權(quán)平均(Weighted average)

在加權(quán)平均中，具有更高預(yù)測(cè)能力的基礎(chǔ)模型更為重要。在價(jià)格預(yù)測(cè)示例中，將為每個(gè)回歸量分配一個(gè)權(quán)重。權(quán)重之和等于一。假設(shè)回歸變量的權(quán)重分別為 0.15、0.45 和 0.4。最終的模型預(yù)測(cè)可以計(jì)算如下：

0.15 * 100 + 0.45*300 + 0.4*400 = 310

3

高級(jí)集成學(xué)習(xí)方法

01

堆疊(Stacking)

堆疊是組合各種估計(jì)量以減少它們的偏差的過(guò)程。來(lái)自每個(gè)估計(jì)器的預(yù)測(cè)堆疊在一起，并用作計(jì)算最終預(yù)測(cè)的最終估計(jì)器（通常稱(chēng)為元模型）的輸入。最終估計(jì)器的訓(xùn)練通過(guò)交叉驗(yàn)證進(jìn)行。堆疊可以用于回歸和分類(lèi)問(wèn)題。

可以認(rèn)為堆疊發(fā)生在以下步驟中：

1. 將數(shù)據(jù)拆分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集

2. 將訓(xùn)練集分成K個(gè)折疊，例如10個(gè)

3. 在第 9 次訓(xùn)練基礎(chǔ)模型（比如 SVM）并在第 10 次進(jìn)行預(yù)測(cè)

4. 重復(fù)直到你對(duì)每一次折疊都有一個(gè)預(yù)測(cè)

5. 在整個(gè)訓(xùn)練集上擬合基礎(chǔ)模型

6. 使用模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)

7. 對(duì)其他基本模型（例如決策樹(shù)）重復(fù)步驟 3-6

8. 使用來(lái)自測(cè)試集的預(yù)測(cè)作為新模型（元模型）的特征

9. 使用元模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行最終預(yù)測(cè)

對(duì)于回歸問(wèn)題，傳遞給元模型的值是數(shù)字。對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題，它們是概率或類(lèi)標(biāo)簽。

02

混合(Blending)

混合類(lèi)似于堆疊，但使用訓(xùn)練集中的一個(gè)保持集來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此，僅在保留集上進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)和保持集用于構(gòu)建對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)的最終模型。你可以將混合視為一種堆疊，其中元模型根據(jù)基本模型在保留驗(yàn)證集上所做的預(yù)測(cè)進(jìn)行訓(xùn)練。

可以將混合過(guò)程視為：

1、將數(shù)據(jù)拆分為測(cè)試和驗(yàn)證集

2、在驗(yàn)證集上擬合基本模型

3、對(duì)驗(yàn)證集和測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)

4、使用驗(yàn)證集及其預(yù)測(cè)來(lái)構(gòu)建最終模型

5、使用此模型進(jìn)行最終預(yù)測(cè)

混合的概念在Kaggle獎(jiǎng)競(jìng)賽中流行起來(lái),根據(jù)Kaggle集成指南：“混合是 Netflix 獲獎(jiǎng)?wù)咭氲囊粋€(gè)詞。它非常接近于堆疊泛化，但更簡(jiǎn)單一點(diǎn)，信息泄漏的風(fēng)險(xiǎn)也更小。一些研究人員交替使用“堆疊集成”和“混合”。通過(guò)混合，你不是為訓(xùn)練集創(chuàng)建折疊預(yù)測(cè)，而是創(chuàng)建一個(gè)小的保持集，比如訓(xùn)練集的 10%。然后 stacker 模型只在這個(gè)保持集上訓(xùn)練。”

03

混合與堆疊(Blending vs stacking)

混合比堆疊更簡(jiǎn)單，可以防止模型中的信息泄漏。泛化器和堆棧器使用不同的數(shù)據(jù)集。但是，混合使用較少的數(shù)據(jù)并可能導(dǎo)致過(guò)度擬合。交叉驗(yàn)證在堆疊上比混合更可靠。與在混合中使用小的保留數(shù)據(jù)集相比，它計(jì)算了更多的折疊。

04

裝袋(Bagging)

Bagging 隨機(jī)抽取數(shù)據(jù)樣本，構(gòu)建學(xué)習(xí)算法，并使用均值來(lái)尋找 Bagging 概率。它也稱(chēng)為bootstrap 聚合。Bagging 聚合了來(lái)自多個(gè)模型的結(jié)果，以獲得一個(gè)概括的結(jié)果。

該方法包括：

1、從原始數(shù)據(jù)集創(chuàng)建多個(gè)帶有替換的子集

2、為每個(gè)子集建立一個(gè)基本模型

3、并行運(yùn)行所有模型

4、結(jié)合所有模型的預(yù)測(cè)以獲得最終預(yù)測(cè)

05

增強(qiáng)(Boosting)

Boosting是一種機(jī)器學(xué)習(xí)集成技術(shù)，通過(guò)將弱學(xué)習(xí)器轉(zhuǎn)換為強(qiáng)學(xué)習(xí)器來(lái)減少偏差和方差。弱學(xué)習(xí)器以順序方式應(yīng)用于數(shù)據(jù)集。第一步是構(gòu)建初始模型并將其擬合到訓(xùn)練集中。然后擬合試圖修復(fù)第一個(gè)模型產(chǎn)生的錯(cuò)誤的第二個(gè)模型。

下面是整個(gè)過(guò)程的樣子：

1、從原始數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)子集

2、用這些數(shù)據(jù)建立一個(gè)初始模型

3、對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集運(yùn)行預(yù)測(cè)

4、使用預(yù)測(cè)值和實(shí)際值計(jì)算誤差

5、為錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)分配更多的權(quán)重

6、創(chuàng)建另一個(gè)模型，嘗試修復(fù)上一個(gè)模型中的錯(cuò)誤

7、使用新模型對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集運(yùn)行預(yù)測(cè)

8、用每個(gè)模型創(chuàng)建多個(gè)模型，旨在糾正前一個(gè)模型產(chǎn)生的錯(cuò)誤

9、通過(guò)對(duì)所有模型的均值進(jìn)行加權(quán)得到最終模型

4

集成學(xué)習(xí)常用庫(kù)

集成學(xué)習(xí)常用庫(kù)廣義可以分為有兩類(lèi)：Bagging算法和Boosting算法。

01

Bagging算法

Bagging算法基于上述Bagging技術(shù)。讓我們來(lái)看看其中的幾個(gè)。?

02

Bagging meta估計(jì)器

Scikit-learn讓我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)“BaggingClassifier”和一個(gè)“BaggingRegressor”。Bagging meta估計(jì)器將每個(gè)基本模型擬合到原始數(shù)據(jù)集的隨機(jī)子集上。然后它通過(guò)聚合各個(gè)基本模型預(yù)測(cè)來(lái)計(jì)算最終預(yù)測(cè)。聚合是通過(guò)投票或平均來(lái)完成的。該方法通過(guò)在其構(gòu)建過(guò)程中引入隨機(jī)化來(lái)減少估計(jì)量的方差。

Bagging有幾種：

1、將數(shù)據(jù)的隨機(jī)子集繪制為樣本的隨機(jī)子集稱(chēng)為粘貼。

2、當(dāng)樣本被替換抽取時(shí)，該算法被稱(chēng)為Bagging。

3、如果將隨機(jī)數(shù)據(jù)子集作為特征的隨機(jī)子集，則該算法稱(chēng)為Random Subspaces。?

4、當(dāng)從樣本和特征的子集創(chuàng)建基本估計(jì)量時(shí)，它是Random Patches。

讓我們來(lái)看看如何使用 Scikit-learn 創(chuàng)建Bagging估計(jì)器。這需要幾個(gè)步驟：

1、導(dǎo)入“BaggingClassifier”

2、導(dǎo)入一個(gè)基本估計(jì)器——一個(gè)決策樹(shù)分類(lèi)器

3、創(chuàng)建一個(gè)“BaggingClassifier”的實(shí)例

Bagging分類(lèi)器有幾個(gè)參數(shù)：

1、基本估計(jì)器——這里是一個(gè)決策樹(shù)分類(lèi)器，

2、集成中的估計(jì)器數(shù)量

3、“max_samples”定義將從每個(gè)基估計(jì)器的訓(xùn)練集中抽取的樣本數(shù)，

4、“max_features”指定將用于訓(xùn)練每個(gè)基本估計(jì)器的特征數(shù)量。

接下來(lái)，可以在訓(xùn)練集上擬合這個(gè)分類(lèi)器并對(duì)其進(jìn)行評(píng)分。

回歸問(wèn)題的過(guò)程將相同，唯一的區(qū)別是使用回歸估計(jì)器。

03

隨機(jī)森林（Forests of randomized trees）

一個(gè)隨機(jī)森林是隨機(jī)的決策樹(shù)的集合。每個(gè)決策樹(shù)都是從數(shù)據(jù)集的不同樣本創(chuàng)建的。樣本是替換抽取的。每棵樹(shù)都會(huì)產(chǎn)生自己的預(yù)測(cè)。在回歸中，將這些結(jié)果平均以獲得最終結(jié)果。在分類(lèi)中，最終結(jié)果可以作為得票最多的類(lèi)。平均和投票通過(guò)防止過(guò)度擬合來(lái)提高模型的準(zhǔn)確性。在Scikit-learn中，可以通過(guò)“RandomForestClassifier”和“ExtraTreesClassifier”來(lái)實(shí)現(xiàn)隨機(jī)樹(shù)的森林。類(lèi)似的估計(jì)量可用于回歸問(wèn)題。

04

Boosting算法

?這些算法基于前面描述的 boosting 框架。讓我們來(lái)看看其中的幾個(gè)。

05

AdaBoost

AdaBoost 通過(guò)擬合一系列弱學(xué)習(xí)器來(lái)工作。它在后續(xù)迭代中為不正確的預(yù)測(cè)提供更多的權(quán)重，而糾正預(yù)測(cè)的權(quán)重較小。這迫使算法專(zhuān)注于更難預(yù)測(cè)的觀察。最終預(yù)測(cè)來(lái)自權(quán)衡多數(shù)票或總和。AdaBoost 可用于回歸和分類(lèi)問(wèn)題。讓我們花點(diǎn)時(shí)間看看如何使用 Scikit-learn 將算法應(yīng)用于分類(lèi)問(wèn)題。

我們使用“AdaBoostClassifier”，“n_estimators”決定了集成中弱學(xué)習(xí)器的數(shù)量。每個(gè)弱學(xué)習(xí)器對(duì)最終組合的貢獻(xiàn)由“l(fā)earning_rate”控制。默認(rèn)情況下，決策樹(shù)用作基礎(chǔ)估計(jì)量。為了獲得更好的結(jié)果，可以調(diào)整決策樹(shù)的參數(shù)。你還可以調(diào)整基本估計(jì)量的數(shù)量。

06

梯度樹(shù)Boosting（Gradient tree boosting）

梯度樹(shù)Boosting也將一組弱學(xué)習(xí)器組合成一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。就梯度Boosting而言，需要注意三個(gè)主要事項(xiàng)：

1、必須使用微分損失函數(shù)

2、決策樹(shù)被用作弱學(xué)習(xí)器

3、它是一個(gè)加法模型，所以樹(shù)是一個(gè)接一個(gè)地添加的。梯度下降用于在添加后續(xù)樹(shù)時(shí)最小化損失。

可以使用 Scikit-learn 構(gòu)建基于梯度樹(shù)Boosting的模型。

07

XGBoosting

eXtreme Gradient Boosting，俗稱(chēng)XGBoost，是一個(gè)極限梯度Boosting框架。它基于一組弱決策樹(shù)。它可以在單臺(tái)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行并行計(jì)算。該算法使用回歸樹(shù)作為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器。它還內(nèi)置了交叉驗(yàn)證。開(kāi)發(fā)人員喜歡它的準(zhǔn)確性、效率和可行性。

08

LightGBM

LightGBM是一種基于樹(shù)學(xué)習(xí)的梯度Boosting算法。與其他使用深度增長(zhǎng)的基于樹(shù)的算法不同，LightGBM 使用葉方向的樹(shù)增長(zhǎng)。Leaf-wise 增長(zhǎng)算法往往比基于 dep-wise 的算法收斂得更快。

通過(guò)設(shè)置適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)，LightGBM 可用于回歸和分類(lèi)問(wèn)題。以下是如何將 LightGBM 應(yīng)用于二元分類(lèi)問(wèn)題。

5

何時(shí)使用集成學(xué)習(xí)？

當(dāng)你想提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時(shí)，你可以使用集成學(xué)習(xí)技術(shù)。例如，提高分類(lèi)模型的準(zhǔn)確性或降低回歸模型的平均絕對(duì)誤差。集成還可以產(chǎn)生更穩(wěn)定的模型。當(dāng)你的模型在訓(xùn)練集上過(guò)度擬合時(shí)，你還可以使用集成學(xué)習(xí)方法來(lái)創(chuàng)建更復(fù)雜的模型。然后，集成中的模型將通過(guò)組合它們的預(yù)測(cè)來(lái)提高數(shù)據(jù)集的性能。?

6

什么時(shí)候集成學(xué)習(xí)效果最好？

當(dāng)基本模型不相關(guān)時(shí)，集成學(xué)習(xí)效果最好。例如，你可以在不同的數(shù)據(jù)集或特征上訓(xùn)練不同的模型，例如線性模型、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。基礎(chǔ)模型的相關(guān)性越小越好。使用不相關(guān)模型背后的想法是，每個(gè)模型可能都在解決另一個(gè)模型的弱點(diǎn)。它們還具有不同的優(yōu)勢(shì)，將它們結(jié)合起來(lái)將產(chǎn)生性能良好的估算器。例如，創(chuàng)建一個(gè)僅包含基于樹(shù)的模型的集成可能不如將樹(shù)型算法與其他類(lèi)型的算法相結(jié)合那樣有效。

由此可見(jiàn)，在職場(chǎng)中，我們一定要提高自己，讓自己可以閑下來(lái)做有意義的事，不能忙得要死干無(wú)意義的活。擁有人工智能思維，會(huì)數(shù)據(jù)分析，利用好數(shù)據(jù)價(jià)值，使用好機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠深入業(yè)務(wù)幫企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，才是職場(chǎng)晉升的關(guān)鍵！

作為見(jiàn)證了這次行業(yè)動(dòng)蕩的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者，如果不想被危機(jī)感緊緊壓迫著，我們必須跟上科技的快車(chē)，要成為坐在車(chē)廂里的人。

否則，就別抱怨車(chē)輪從臉上壓過(guò)去。

上面說(shuō)了這么多，你想要掌握更多的機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)的知識(shí)以及實(shí)踐能力，搭建更加有價(jià)值的機(jī)器學(xué)習(xí)模型嗎？想要年薪40萬(wàn)嗎？機(jī)會(huì)來(lái)了！11月2日20點(diǎn)特邀多年實(shí)戰(zhàn)講師劉老師將通過(guò)2天時(shí)間帶你入門(mén)數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)，結(jié)合理論知識(shí)與實(shí)際操作讓你零基礎(chǔ)入門(mén)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，學(xué)完即可用于工作！

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總結(jié)

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