使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。

对于文本挖掘的阅读笔记详细内容。社交媒体是一个自由表达自己观点和意见的平台，使交流比以前更加容易。这也为人们故意传播假新闻打开了机会。容易在网上获得各种新闻来源也带来了人们接触虚假新闻和可能相信这种新闻的问题。这使得我们在社交媒体上检测和标记此类内容变得非常重要。以目前社交媒体上生成新闻的速度，在不知道消息来源的情况下，很难区分真正的新闻和恶作剧。本文讨论了仅使用新闻文本的特征而不使用任何其他相关元数据来检测虚假新闻的方法。我们观察到通过集成方法将风格特征和基于文本的词向量表示相结合可以预测假新闻，准确率高达95.49%。

本文来自csdn，本文将介绍sklearn中如何使用集成学习,模块还支持树的并行构建和预测结果的并行计算，希望对您的学习有所帮助。集成方法的目标是把多个使用给定学习算法构建的基估计器的预测结果结合起来，从而获得比单个估计器更好的泛化能力/鲁棒性。在scikit-learn中，bagging方法使用统一的BaggingClassifier元估计器（或者BaggingRegressor），输入的参数和随机子集抽取策略由用户指定。max_samples和max_features控制着子集的大小（对于样例和特征），bootstrap和bootstrap_features控制着样例和特征的抽取是有放回还

Ensemble methodology imitates our second nature to seek several opinions before making a crucial decision. The core principle is to weigh several individual pattern classifiers, and combine them in order to reach a classification that is better than the one obtained by each of them separately. Researchers from various disciplines such as pattern recognition, statistics, and machine learning have explored the use of ensemble methods since the late seventies. Given the growing interest in the field, it is not surprising that researchers and practitioners have a wide variety of methods at their disposal. Pattern Classification Using Ensemble Methods aims to provide a methodic and well structured introduction into this world by presenting a coherent and unified repository of ensemble methods, theories, trends, challenges and applications. Its informative, factual pages will provide researchers, students and practitioners in industry with a comprehensive, yet concise and convenient reference source to ensemble methods. The book describes in detail the classical methods, as well as extensions and novel approaches that were recently introduced. Along with algorithmic descriptions of each method, the reader is provided with a description of the settings in which this method is applicable and with the consequences and the trade-offs incurred by using the method. This book is dedicated entirely to the field of ensemble methods and covers all aspects of this important and fascinating methodology.

在之前的实验中，我使用朴素贝叶斯（Naive Bayes）对此垃圾邮件进行分类。 在本笔记本中，我们将通过使用一些新技术（例如Bagging，RandomForest和AdaBoostClassifier）扩展先前的分析。 事实证明，我们的朴素贝叶斯模型实际上做得很好。 但是，让我们看一下其他一些模型，看看是否仍然无法改进。 特别是在本笔记本中，我们将研究以下技术： 可以找到有关合奏方法的另一个非常有用的指南。 这些合奏方法结合了多种技术： 引导通过学习者传递的数据（装袋）。 对用于学习者的功能进行子集化（与装袋组合表示随机森林的两个随机组成部分）。 将学习者聚集在一起，以使在某些方面表现最佳的学习者产生最大的影响（增强）。 通常，可以使用五步过程来使用监督学习方法（您在上面实际使用的方法）： 导入模型。 使用感兴趣的超参数实例化模型。 使模型适合训练数据。 预测测

这是一种非常好的聚类集成方法，虽然年限有点长，但肯定会有所启发！

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