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# 17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”?
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你好，我是黄佳。恭喜你连闯４关，成功来到最后一关“裂变关”。
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回忆一下这一路的旅程，在获客关中，我们给用户分组画像；在变现关中，我们关注用户的生命周期价值；在激活关中，我们预测了App的激活数字；在留存关中，我们分析了与用户流失相关的因素。
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那么在裂变关中，我们将从数据中寻找蛛丝马迹，发现“易速鲜花”运营中最佳的“裂变方案”。不过，除了介绍运营中的裂变方案外，今天，我们还要好好讲一讲集成学习。
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为什么要专门拿出一讲来谈集成学习呢？我们在[第9讲](https://time.geekbang.org/column/article/419218)说过，我们用机器学习建模的过程，就是和过拟合现象持续作斗争的过程。而集成学习在机器学习中是很特别的一类方法，能够处理回归和分类问题，而且它对于避免模型中的过拟合问题，具有天然的优势。那么，集成学习的优势是怎么形成的？学习了今天的课程后你就会找到答案。
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## 定义问题
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老规矩，我们先来定义今天要解决的问题。
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说起裂变，你可能并不会感到陌生。裂变是让产品自循环、自传播的重要工具。像邀请新人得红包、分享App领优惠券、友情助力拿赠品、朋友圈打卡退学费等等，都是裂变的玩法。
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最近，“易速鲜花”运营部门提出了两个裂变思路。方案一是选择一批热销商品，让老用户邀请朋友扫码下载App并成功注册，朋友越多，折扣越大。我们把这个方案命名为“疯狂打折”，它走的是友情牌。方案二是找到一个朋友一起购买，第二件商品就可以免费赠送，这叫“买一送一”。
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提出两个裂变方案之后，运营部门收集了[转化数据](https://github.com/huangjia2019/geektime/tree/main/%E8%A3%82%E5%8F%98%E5%85%B317)。那么，我们今天的目标就是**根据这个数据集，来判断一个特定用户在特定的裂变促销之下，是否会转化。**
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这个问题和我们之前预测用户是否会流失非常相似，也是一个二元分类问题。
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下面我们就导入相关的包，并读入数据：
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import pandas as pd #导入Pandas
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import numpy as np #导入NumPy
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df_fission = pd.read_csv('易速鲜花裂变转化.csv') #载入数据
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df_fission.head() #显示数据
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```
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输出如下：
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在这个数据集中，共有10000个数据样本，也就是10000个用户的信息。其他字段都很好理解，我们重点来看看“裂变方案”字段。这个字段表示的是该用户所导流到的裂变类型，一个用户看到的是“疯狂打折”优惠页，还是“买一送一”优惠页，是随机分配的结果。对于一个用户，二者只能属于其一。而与之对应的“是否转化”字段就**是我们用来预测转化率的标签****了****。**
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下面我们进入数据可视化和预处理的环节。
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## 数据可视化和预处理
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在数据可视化部分，我只想看一看转化和未转化的比例，也就是购买产品和未购买产品的比例。看这个比例是为了看这个数据集中的各类别样本数是否平衡。
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import matplotlib.pyplot as plt #导入pyplot模块
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import seaborn as sns #导入Seaborn
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fig = sns.countplot('是否转化', data=df_fission) #创建柱状计数图
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fig.set_ylabel("数目") #Y轴标题
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plt.show() #显示图像
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输入如下：
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结果显示，在10000个用户中，大概有2000个用户购买了产品，转化率大概在20%。说明运营人员给我们的是一个并不平衡的分类数据集。这个结论将为我们后续的算法选择做出指导。
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下面，我们把数据集中的类别变量，转变为机器学习模型能够读取的虚拟变量（也叫哑编码或哑变量）：
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# 把二元类别文本数字化
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df_fission['性别'].replace("女",0,inplace = True)
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df_fission['性别'].replace("男",1,inplace=True)
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# 显示数字类别
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print("Gender unique values",df_fission['性别'].unique())
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# 把多元类别转换成多个二元哑变量，然后贴回原始数据集
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df_fission = pd.get_dummies(df_fission, drop_first = True)
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df_fission # 显示数据集
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```
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输出如下：
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然后，我们再来构建标签和特征数据集，并拆分出训练集和测试集，最后对特征进行归一化缩放。我们对这些步骤已经非常熟悉了，我就不需再过多解释了：
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X = df_fission.drop(['用户码','是否转化'], axis = 1) # 构建特征集
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y = df_fission.是否转化.values # 构建标签集
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from sklearn.model_selection import train_test_split
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2)
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from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #导入归一化缩放器
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scaler = MinMaxScaler() #创建归一化缩放器
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X_train = scaler.fit_transform(X_train) #拟合并转换训练集数据
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X_test = scaler.transform(X_test) #转换测试集数据
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这样，数据集就准备好啦，现在，我们进入算法选择环节。
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## 算法选择：集成学习
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我们前面说，判断一个特定用户在特定的裂变促销之下是否会转化，属于二元分类问题。对于二分类问题，我们在[第15讲](https://time.geekbang.org/column/article/423893)中也提到过，它不仅可以用逻辑回归解决，还可以通过SVM、集成学习、神经网络等多种模型完成。现在，我们就借助这一讲的项目，着重来了解一下集成学习方法的原理和应用。
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**集成学习(ensemble learning)，是通过构建出多个模型（这些模型可以是比较弱的模型），然后将它们组合起来完成任务的机器学习算法**。所以，它实际上并不是一种机器学习算法，而是一个机器学习算法的家族。通常情况下，集成学习将几个表现一般的模型集成在一起，就能大幅提升模型的性能，这就是集成学习的天然优势。
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在这个算法家族中，很多算法都是“网红”算法，比如随机森林、梯度提升机（英文叫GB或GBDT）和极限梯度提升（eXtreme Gradient Boosting，即XGBoost，有时候简称XGB）等，这些都是非常流行的机器学习算法，在很多许多领域都取得了成功，并且还是很多人赢得各种机器学习竞赛的主要方法。
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那么，为什么几个表现一般的模型集成在一起，性能会大幅提升？下面，我们来探究一下。首先，请你回忆一下，我们在[第9讲](https://time.geekbang.org/column/article/419218)中讲过，机器学习在训练时有一个从欠拟合到过拟合的过程：
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如果结合我们已经比较熟悉的损失曲线，就可以用下面这张图来描述这一过程：
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我们说，当给定一个学习任务，在训练初期，模型对训练集的拟合还未完善，训练集和测试集上面的损失也都比较大，这时候的模型处于欠拟合状态。由于模型的拟合能力还不强，数据集的改变是无法使模型的效率产生显著变化的，所以，如果我们把此时的模型应用于训练集和测试集的数据，都会出现“**高偏差**”。
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随着训练次数增多，模型的拟合能力在调整优化的过程中会变得越来越强，训练集上和测试集上的损失也都会不断下降。
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当充分训练之后，模型已经完全拟合了训练集数据，训练集上的损失也变得非常小。但是，这时候的模型很容易受数据的影响，数据的轻微扰动都会导致模型发生显著变化。这时候，如果我们把模型应用于不同的数据集（包括测试集），会出现**很高的方差**，也就是过拟合的状态。
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总的来说就是，模型在欠拟合状态会出现“高偏差”，在过拟合状态会出现“高方差”，这都不符合我们的预期。只有在拟合刚刚好的时候，模型才是相对成功的。这时候，模型的偏差和方差处于平衡态，均不会太高。
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你可能注意到，在上面的讲述中，我引入了“方差”和“偏差”这两个新概念。方差，是从统计学中引用过来的概念，它表示的是一组数据距离其均值的离散程度。而“偏差”是机器学习里概念，用来衡量模型的准确程度。
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在机器学习中，“低偏差”和“低方差”是我们希望达到的效果。可是，一般来说, 低偏差与低方差是鱼与熊掌不可兼得的，这被称作偏差-方差窘境 (bias-variance dilemma)。下面这张打靶图，就形象地说明了这一点：
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其实，机器学习性能优化领域的最核心问题，就是不断地在“欠拟合-过拟合”之间，也就是“偏差-方差”之间，探求最佳平衡点，换句话说，就是训练集优化和测试集泛化的平衡点。而机器学习的性能优化是有顺序的，我们一般是先减小偏差，再聚焦于降低方差。
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那说了这么多，你也许有点不耐烦了：这些内容和集成学习到底有什么关系呢？
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其实啊，集成学习的优点就在于，它可以通过组合一些比较简单的算法，来保留这些算法训练出的模型“方差低”的优势；在此基础之上，集成学习又能引入复杂的模型，来扩展简单算法的预测空间。所以，集成学习是同时减小方差和偏差的大招。
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集成学习的核心思想是训练出多个模型并将这些模型进行组合。根据分类器的训练方式和组合预测的方法，集成学习中两种最重要的方法就是：降低偏差的Boosting和降低方差的Bagging。
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下面，我们就一边讲解这两种方法，一边用它们来解决“特定用户在特定的裂变促销之下是否会转化成功”的预测问题。
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我们先来看Boosting。
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## 降低偏差：Boosting方法
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Boosting方法是把梯度下降的思想应用在了机器学习算法的优化上，让弱模型对数据的拟合逐渐增强。它的基本思路就是：持续地通过新模型来优化同一个基模型（基模型，也就是Boosting开始时的初始模型），当一个新的弱模型加入进来的时候，Boosting就在原有模型的基础上整合这个新模型，然后形成新的基模型。而对这个新的基模型的训练，则会一直聚集于之前模型的误差点（也就是原模型预测出错的样本）上，这样做的目标是不断减小模型的预测误差。
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在Boosting方法中，有三种很受欢迎的算法，分别是AdaBoost、GBDT 和XGBoost。其中，AdaBoost会对样本进行加权；GBDT在AdaBoost的基础上，还会定义一个损失函数，通过梯度下降来优化模型；而XGBoost则在GBDT的基础上，进一步优化了梯度下降的方式。
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这三种算法都可以用来解决我们这一讲的分类问题（其实也可以用于回归问题）。下面，我们来逐一做个讲解。
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### 1\. AdaBoost算法
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我们先来使用AdaBoost算法。在处理分类问题时，AdaBoost 会先给不同的样本分配不同的权重，被分错的样本的权重在Boosting 过程中会增大，新模型会因此更加关注这些被分错的样本；反之，被分正确的样本的权重会减小。接着，AdaBoost会将修改过权重的新数据集输入到新模型进行训练，产生新的基模型。最后，AdaBoost会把每次得到的基模型组合起来，并根据其分类错误率对模型赋予权重，集成为最终的模型。
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下面，我们用AdaBoost算法来预测一下用户在特定的裂变促销之下是否会转化，并给出评估分数：
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from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier # 导入AdaBoost 模型
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dt = DecisionTreeClassifier() # 选择决策树分类器作为AdaBoost 的基准算法
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ada = AdaBoostClassifier(dt) # AdaBoost 模型
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ada.fit(X_train, y_train) # 拟合模型
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y_pred = ada.predict(X_test) # 进行预测
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print("AdaBoost 测试准确率: {:.2f}%".format(ada.score(X_test, y_test)*100))
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print("AdaBoost 测试F1分数: {:.2f}%".format(f1_score(y_test, y_pred)*100))
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```
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输出如下：
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AdaBoost 测试准确率: 78.75%
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AdaBoost 测试F1分数: 50.18%
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结果显示，AdaBoost算法测试准确率是78.75%，F1分数为50.18%。这个F1分数并不是很理想，我们需要考虑一下有没有更优的算法。而下面要介绍的GBDT算法就对AdaBoost算法做出了进一步的改进。
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### 2\. GBDT算法
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GBDT算法也叫梯度提升（Granding Boosting）算法，它是梯度下降和Boosting方法结合的产物。因为常见的梯度提升都是基于决策树模型（机器学习中就把决策树模型简称为树）的，所以我们这里会把它称作是GBDT，即梯度提升决策树（Granding Boosting Decision Tree）。
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我们知道，前面的AdaBoost算法只是对样本进行加权，但GBDT 算法与之不同，它还会定义一个损失函数，并对损失和机器学习模型所形成的函数进行求导，每次生成的模型都是沿着前面模型的负梯度方向（一阶导数）进行优化，直到发现全局最优解。也就是说，在GBDT的每一次迭代中，当前的树所学习的内容是之前所有树的结论和损失，在学习中，GBDT会拟合得到一棵新的树，而这棵新的树就相当于是之前每一棵树的效果累加。
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下面，我们用GBDT算法来预测用户是否转化，并给出评估分数：
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from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier # 导入梯度提升模型
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gb = GradientBoostingClassifier() # 梯度提升模型
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gb.fit(X_train, y_train) # 拟合模型
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y_pred = gb.predict(X_test) # 进行预测
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print(" 梯度提升测试准确率: {:.2f}%".format(gb.score(X_test, y_test)*100))
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print(" 梯度提升测试F1分数: {:.2f}%".format(f1_score(y_test, y_pred)*100))
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```
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输出如下：
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梯度提升测试准确率: 87.00%
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梯度提升测试F1 分数: 61.19%
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结果显示，GBDT算法的测试准确率是87.00%，F1分数为61.19%。F1分数果然大幅提升，看来GBDT算法还不错。其实，还有比GBDT更厉害的集成学习算法，它就是算法XGBoost算法。
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### 3\. XGBoost算法
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XGBoost算法也叫极端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting），有时候也直接叫作XGB。它和GBDT 类似，也会定义一个损失函数。不过，不同的是，GBDT 只用到一阶导数信息，而XGBoost会利用泰勒展开式把损失函数展开到二阶后求导。由于利用了二阶导数信息，XGBoost在训练集上的收敛会更快。
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在使用XGBoost之前，我们需要通过pip语句安装XGBoost包，当然，你也可以在Anaconda的Environments（环境）界面中，直接搜索并安装XGBoost包：
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```
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pip install xgboost
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```
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下面，我们用XGBoost算法来预测用户是否转化，并给出评估分数：
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from xgboost import XGBClassifier # 导入XGB 模型
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xgb = XGBClassifier() # XGB 模型
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xgb.fit(X_train, y_train) # 拟合模型
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y_pred = xgb.predict(X_test) # 进行预测
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print("XGB 测试准确率: {:.2f}%".format(xgb.score(X_test, y_test)*100))
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print("XGB 测试F1分数: {:.2f}%".format(f1_score(y_test, y_pred)*100))
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输出如下：
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XGB 测试准确率: 87.00%
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XGB 测试F1分数: 63.17%
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结果显示，XGBoost算法的测试准确率是87.00%，F1分数为63.17%。
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可以看出，在上述三种算法中，XGBoost算法的性能是最佳的。虽然它的预测准确率和GBDT相同，但是它的F1分数高，而F1分数是我们更重视的指标。
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下面，我们再来介绍并使用能降低方差的Bagging方法。
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## 降低方差：Bagging方法
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Bagging 是Bootstrap Aggregating 的缩写，有人把它翻译为套袋法、装袋法，或者自助聚合，到现在，还没有一个统一的叫法。所以，我们就直接用它的英文名称Bagging。
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Bagging算法的基本思想是从原始的数据集中抽取数据，形成K个随机的新训练集，然后训练出K个不同的模型。
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具体来讲，Bagging算法首先会在原始样本集中随机抽取K轮，每轮抽取n个训练样本作为一个训练集。这时候，有些样本可能被多次抽取，而有些样本可能一次都没有被抽取，这叫做有放回的抽取）。在抽取K轮之后，就会形成K个训练集，注意，这K个训练集是彼此独立的。这个过程也叫作bootstrap（可译为“自举”或“自助采样”）。
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接着，Bagging算法会每次使用一个训练集，并通过相同的机器学习算法（如决策树、神经网络等）得到一个模型。因为有K个训练集，所以一共可以得到K个模型。我们把这些模型称为“基模型”（base estimator）或者“基学习器”。
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最后，对于这K个模型，Bagging算法会用不同的方式得到基模型的集成结果：如果是分类问题，Bagging算法会对K个模型投票，进而得到分类结果；如果是回归问题，Bagging算法会计算K个模型的均值，将其作为最后的结果。
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因为随机抽取数据的方法能减少可能的数据干扰，所以经过Bagging 的模型将会具有“低方差””。一般来说，Bagging有三种常见的算法：决策树的Bagging、随机森林算法和极端随机森林。
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### 1\. 决策树的Bagging
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多数情况下的Bagging，都是基于决策树的。构造随机森林的第一步，其实就是对多棵决策树进行Bagging，我们把它称为树的聚合（Bagging of Tree）。
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决策树这种模型，具有显著的低偏差、高方差的特点。也就是说，决策树模型受数据的影响特别大，一不小心，训练集准确率就接近100% 了，而这种效果又不能移植到其他的数据集上，所以，这是很明显的过拟合现象。集成学习的Bagging算法就是从决策树模型开始，着手解决它太过于精准，又不易泛化的问题。当然，Bagging的原理并不仅限于决策树，它还可以扩展到其他机器学习算法。
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下面，我们用决策树的Bagging算法来预测用户是否转化，并给出评估分数：
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from sklearn.ensemble import BaggingClassifier # 导入Bagging 分类器
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from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入决策树分类器
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from sklearn.metrics import (f1_score, confusion_matrix) # 导入评估指标
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dt = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier()) # 只使用一棵决策树
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dt.fit(X_train, y_train) # 拟合模型
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y_pred = dt.predict(X_test) # 进行预测
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print(" 决策树测试准确率: {:.2f}%".format(dt.score(X_test, y_test)*100))
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print(" 决策树测试F1 分数: {:.2f}%".format(f1_score(y_test, y_pred)*100))
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bdt = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier()) # 树的Bagging
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bdt.fit(X_train, y_train) # 拟合模型
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y_pred = bdt.predict(X_test) # 进行预测
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print(" 决策树Bagging 测试准确率: {:.2f}%".format(bdt.score(X_test, y_test)*100))
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print(" 决策树Bagging 测试F1分数: {:.2f}%".format(f1_score(y_test, y_pred)*100))
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输出如下：
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决策树测试准确率: 85.10%
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决策树测试F1分数: 58.17%
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决策树Bagging 测试准确率: 85.55%
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决策树Bagging 测试F1 分数: 58.66%
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结果显示，对于这个数据集来说，决策树Bagging的测试集F1分数有提升，但是优势不明显。不过没关系，我们可以试一下更常见的随机森林算法，它其实是经过改进的“决策树Bagging算法”。
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### 2\. 随机森林算法
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当我们说到集成学习，最关键的一点是：各个基模型的相关度要小，差异性要大。模型间差异越大（也就是异质性越强），集成的效果越好。两个准确率为99% 的模型，如果其预测结果都一致，也就没有提高的余地了。因此，对决策树做集成，关键就在于各棵树的差异性是否够大。
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为了实现基模型差异化的目标，随机森林在树分叉时，增加了对特征选择的随机性，而并不总是考量全部的特征。这个小小的改进，就进一步提高了各棵树的差异。
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下面，我们用随机森林算法来预测用户是否转化，并给出评估分数：
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from sklearn.model_selectifrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 导入随机森林模型
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rf = RandomForestClassifier() # 随机森林模型
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rf.fit(X_train, y_train) # 拟合模型
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y_pred = rf.predict(X_test) # 进行预测
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print(" 随机森林测试准确率: {:.2f}%".format(rf.score(X_test, y_test)*100))
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print(" 随机森林测试F1分数: {:.2f}%".format(f1_score(y_test, y_pred)*100))
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输出如下：
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随机森林测试准确率: 87.20%
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随机森林测试F1分数: 61.79%
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可以看到，随机森林测试F1分数很明显地高于决策树模型和决策树的Bagging。
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### 3\. 极端随机森林算法
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最后，我们再来看极端随机森林算法。极端森林算法在随机森林的基础上，又增加了进一步的随机性。
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随机森林算法在树分叉时会随机选取m个特征作为考量，对于每一次分叉，它还会遍历所有的分支，然后选择基于这些特征的最优分支。这在本质上仍属于贪心算法（greedy algorithm），即在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择。而极端随机森林算法则不同，它一点也不“贪心”，它甚至不回去考量所有的分支，而是随机选择一些分支，从中拿到一个最优解。
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下面，我们用极端随机森林算法来预测用户是否转化，并给出评估分数：
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from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier # 导入极端随机森林模型
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ext = ExtraTreesClassifier() # 极端随机森林模型
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ext.fit(X_train, y_train) # 拟合模型
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y_pred = ext.predict(X_test) # 进行预测
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print(" 极端随机森林测试准确率: {:.2f}%".format(ext.score(X_test, y_test)*100))
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print(" 极端随机森林测试F1分数: {:.2f}%".format(f1_score(y_test, y_pred)*100))
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输出如下：
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极端随机森林测试准确率: 87.05%
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极端随机森林测试F1分数: 60.58%
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结果显示，对于“预测一个特定用户在特定的裂变促销下是否会转化”这个问题来说，极端随机森林测试F1分数，要高于决策树和树的Bagging，但是低于随机森林算法。
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最后，我们可以把上述各个集成学习算法的得分，都显示在一张图中，来比较一下它们在这个问题上的优劣。
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图中可以看出，对于这个问题，XGBoost、随机森林和极端随机森林，都是比较好的选择。
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## 总结一下
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好，到这里，我们关于集成学习的介绍就结束了，我们来做个总结。
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集成学习模型是将多种同质或者异质的模型集成组合在一起，来形成更优的模型。而在这个过程的目标就是，减少机器学习模型的方差和偏差，找到机器学习模型在欠拟合和过拟合之间的最佳平衡点。
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那么，怎么降低偏差呢？我们可以用Boosting方法，把梯度下降的思想应用在机器学习算法的优化上，使弱模型对数据的拟合逐渐增强。Boosting也常应用于决策树算法上，其中的GBDT 和XGBoost算法都非常受欢迎。
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那怎么降低方差呢？这就要借助Bagging方法了。Bagging方法通常基于决策树，在随机生成数据集上训练出各种各样不同的树。其中的随机森林算法是在树分叉时，增加了对特征选择的随机性。随机森林在很多问题上都是一个很强的算法。我们可以把它作为一个基准，如果找到了比随机森林还优秀的模型，你就可以很欣慰了。
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那么最后，如果让我在集成学习家族的算法里，给你推荐两种常用且效果好的算法，基于我个人的经验，我会觉得XGBoost、GBDT和随机森林是优于其它几种的。
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## 思考题
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好，在这一讲的最后，我给你留3个思考题：
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1. 我在使用这些集成学习算法时，都只使用了默认参数，请你用GridSearchCV进行参数的网格搜索，找出针对这个问题更优的参数，训练出更好的模型；
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2. 请你绘出上述各个算法的混淆矩阵；
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3. 请你使用深度神经网络解决这个问题，看看是深层网络的性能好，还是集成学习的性能好？
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欢迎你在留言区和我分享你的观点，如果你认为这节课的内容有收获，也欢迎把它分享给你的朋友，我们下一讲再见！
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