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15.1 导言

原文 The Elements of Statistical Learning
翻译 szcf-weiya
时间 2017-01-28
更新 2020-01-09 10:05:13
状态 Done

8.7 节中的 bagging 或者 bootstrap aggregation 都是为了降低估计的预测函数的方差.Bagging 似乎对于高方差、低偏差的过程表现得特别好,比如树.对于回归, 我们简单地对训练数据的 bootstrap 版本进行多次同样的回归树,然后取结果的平均.对于分类,作为 committee 的每棵树对预测的类别进行投票.

weiya 注

8.8 节,用了这样一句话来介绍 Committee Method,“Committee methods take a simple unweighted average of the predictions from each model, essentially giving equal probability to each model.” 简单来说就是,对于一系列模型,committee 方法将这一系列模型得到的预测值进行简单平均.比如,对于分类而言,模型的预测值是类别标签,Committee 方法则是统计各个模型预测的类别标签(然后进行平均,如果只关注票数,是否平均并不重要),这就类似选举时委员会投票.

第 10 章中的 boosting 一开始也是作为 committee 的方法提出来的,尽管不像 bagging,其中作为 committee 的 weak learners 随着时间不断进化,并且成员会投出带有权重的票.Boosting 似乎在大部分问题上表现最好,而且成为更好的选择.

随机森林 (Breiman, 20111)是对 bagging 本质上的修改,而且建了一个 去相关性(de-correlated) 树的集合,然后进行平均.在许多问题上,随机森林的表现与 boosting 的表现很相似,而且可以更加简单地进行训练和调参.结果导致,随机森林很流行,而且可以通过各种包来实现.


  1. Breiman, L. (2001). Random forests, Machine Learning 45: 5–32. 

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