Stacked Regression的详细步骤和使用注意事项
声明:这篇博文是我基于一篇网络文章翻译的,并结合了自己应用中的一些心得,如果有侵权,请联系本人删除。
最近做推荐的时候,开始接触到Stacking方法,在周志华老师的西瓜书中,Stacking方法是在Bagging,Bosting方法后的模型集成方法,和投票法,简单平均法,加权平均法等方法在同一个讨论框架中。在网上查资料,也有学者认为Stacking方法是和Bagging,Bosting方法在同一个讨论框架中,我个人更加赞成周志华老师的论断,因为Stacking必须在模型差异较大,最好是不同模型,各有侧重的情况下,可能能够得到更好的集成效果,而Bagging和Bosting通常都是用的同一类模型,只是在训练样本上有所不同。
关于Stacking的学习资料有很多,下面罗列我找到的一些资料:
1. 首先要看的是Breiman的stacked regression,这是Stacking方法的提出论文;
2. Alexander K. Seewald等对stacked regression进行了改进,《How to Make Stacking Better and Faster While Also Taking Care of an Unknown Weakness》;
3. 如果对weka比较熟悉,Weka中实现了Stacking和StackingC,但是Weka默认的metaClassifier是ZeroR,不修改的话肯定试不出效果,要改成Linear Regression模型,而且要用Ridge regression选项,将Ridge的参数保持默认的值(1.0e-8)就可以了。
下面是我根据一篇博文翻译而来,这篇文章对Stacking方法的具体实现进行了详细阐述,还有代码实现,感谢原作者提供的很好的学习资料,原文地址:
http://blog.kaggle.com/2016/12/27/a-kagglers-guide-to-model-stacking-in-practice/
K-近邻(基础模型1)
- L2-正则化L2-损失支撑向量机分类(对偶问题)
- L2-正则化L2-损失支撑向量机分类(原始问题)
- L2-正则化L1-损失支撑向量机分类(对偶问题)
- support vector classification by Crammer and Singer
- L1-正则化L2-损失支撑向量机分类
同样地,用交叉验证和网格搜索方法,我们找到了最好的超参数是type=4以及cost=100.又一次,我们用这些参数在所有训练数据上训练模型,并在
- 将训练数据分为5份,叫做test fold
- 定义一个数据集叫做train_meta,和训练数据集有相同的原始Id和fold id,加上两个空的列M1和M2.同样地,生成一个测试集叫做test_meta,和测试集合有相同的原始Id,加上两列,M1和M2.
- 对于每一个交叉验证集
3.2 对于每一个Base模型
- 用所有的训练数据训练Base模型,并对测试数据进行预测。将这些预测值保存在test_meta中。
- 训练一个新的模型,S(也就是stacking 模型),用M1和M2当作特征,当然,也可以原来数据中的其他特征也用上。
- 用stacked model S对test_meta做预测。
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