Stacking模型融合

一、基本理念

Stacking是集成學習的一種重要形式，其基本思路為通過將多種基礎模型的輸出結果作為新的訓練樣本輸入到次級模型中進行訓練，從而得到更為準確的預測結果。

相對於單一模型，Stacking具備較好的魯棒性和泛化能力，可以有效地處理數據集中存在的雜訊、異常值、樣本不平衡等問題。與傳統的Bagging和Boosting相比，Stacking能夠更好地挖掘基礎模型之間的協同作用，從而更好地提升整個模型的性能。

Stacking的基本流程如下：
（1）準備訓練集和測試集；
（2）將訓練集分為若干個fold；
（3）對於每個fold，利用多個基礎模型進行訓練，並將基礎模型對該fold的預測結果作為新的特徵添加到訓練集中；
（4）利用添加了基礎模型預測結果的訓練集，再次訓練一個次級模型；
（5）對測試集進行預測，並輸出最終結果。

二、多樣性的提升

在Stacking的實踐中，如何提升基礎模型之間的多樣性是非常重要的，因為只有不同基礎模型之間的差異性越大，Stacking才能更有效地挖掘各個模型之間的優勢和能力。

針對這個問題，可以從以下幾個方面入手：
（1）選取不同的特徵集；
（2）採用不同的特徵工程方法；
（3）使用不同的模型類型；
（4）使用不同的模型參數；
（5）採用不同的隨機種子和fold劃分方法。

通過增加基礎模型的多樣性，Stacking能夠更好地處理數據集中存在的複雜問題，提高整體的性能。

三、代碼示例

以下代碼演示了如何使用Stacking對數據集進行預測，其中使用了LightGBM、XGBoost和CatBoost三種GBDT模型作為基礎模型，並使用邏輯回歸作為次級模型進行預測。

import numpy as np
import pandas as pd
import lightgbm as lgb
import xgboost as xgb
import catboost as cb
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')
target = train_data['label']
train_data.drop(['label'], axis=1, inplace=True)

stacking_train = np.zeros((train_data.shape[0], 3))
stacking_test = np.zeros((test_data.shape[0], 3))

params_lgb = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'multiclass',
    'num_class': 10,
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9,
    'bagging_fraction': 0.8,
    'bagging_freq': 5
}

params_xgb = {
    'objective': 'multi:softmax',
    'num_class': 10,
    'max_depth': 3,
    'eta': 0.1,
    'subsample': 0.9,
    'colsample_bytree': 0.7
}

params_cb = {
    'loss_function': 'MultiClass',
    'num_class': 10,
    'iterations': 100,
    'learning_rate': 0.1,
    'depth': 6,
    'l2_leaf_reg': 3,
    'bagging_temperature': 0.8,
    'random_strength': 0.5
}

skf = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True)
for index, (train_index, val_index) in enumerate(skf.split(train_data, target)):
    print("Use fold:", index)
    train_x, train_y = train_data.iloc[train_index], target.iloc[train_index]
    val_x, val_y = train_data.iloc[val_index], target.iloc[val_index]

    model_lgb = lgb.LGBMClassifier(**params_lgb)
    model_lgb.fit(train_x, train_y, eval_set=[(val_x, val_y)], early_stopping_rounds=10)
    stacking_train[val_index, 0] = model_lgb.predict(val_x)
    stacking_test[:, 0] += model_lgb.predict_proba(test_data) / 5

    model_xgb = xgb.XGBClassifier(**params_xgb)
    model_xgb.fit(train_x, train_y, eval_set=[(val_x, val_y)], early_stopping_rounds=10)
    stacking_train[val_index, 1] = model_xgb.predict(val_x)
    stacking_test[:, 1] += model_xgb.predict_proba(test_data) / 5

    model_cb = cb.CatBoostClassifier(**params_cb)
    model_cb.fit(train_x, train_y, eval_set=[(val_x, val_y)], early_stopping_rounds=10, verbose=False)
    stacking_train[val_index, 2] = model_cb.predict(val_x)
    stacking_test[:, 2] += model_cb.predict_proba(test_data) / 5

model_lr = LogisticRegression(random_state=42, solver='lbfgs', multi_class='multinomial')
model_lr.fit(stacking_train, target)
pred = model_lr.predict(stacking_test)
print("Stacking Accuracy:", accuracy_score(pred, true_label))

四、總結

Stacking是一種非常實用的集成學習方法，在實際應用中可以有效提高模型的性能，處理數據集中存在的各種問題，並且具有較好的魯棒性和泛化能力。通過本文的介紹，我們可以更好地了解Stacking的基本思想和實現方式，並且掌握針對Stacking模型提升多樣性的方法。在實際應用中，可以根據數據集的特點以及具體任務的需求來選擇合適的基礎模型，並進行試錯和調優，以達到最佳的效果。