Bagging 和 Pasting

换句话说，Bagging 和 Pasting 都允许在多个分类器间对训练集进行多次采样，但只有 Bagging

就像之前讲到的，可以通过使用不同的训练算法去得到一些不同的分类器。另一种方法就是对每一个分类器都使用相同的训练算法，但是在不同的训练集上去训练它们。有放回采样被称为装袋（Bagging，是 bootstrap aggregating 的缩写）。无放回采样称为粘贴（pasting）。

换句话说，Bagging 和 Pasting 都允许在多个分类器上对训练集进行多次采样，但只有 Bagging 允许对同一种分类器上对训练集进行进行多次采样。采样和训练过程如图7-4所示。

当所有的分类器被训练后，集成可以通过对所有分类器结果的简单聚合来对新的实例进行预测。聚合函数通常对分类是统计模式（例如硬投票分类器）或者对回归是平均。每一个单独的分类器在如果在原始训练集上都是高偏差，但是聚合降低了偏差和方差。通常情况下，集成的结果是有一个相似的偏差，但是对比与在原始训练集上的单一分类器来讲有更小的方差。

正如你在图 7-4 上所看到的，分类器可以通过不同的 CPU 核或其他的服务器一起被训练。相似的，分类器也可以一起被制作。这就是为什么 Bagging 和 Pasting 是如此流行的原因之一：它们的可扩展性很好。

在 sklearn 中的 Bagging 和 Pasting

sklearn 为 Bagging 和 Pasting 提供了一个简单的API：BaggingClassifier类（或者对于回归可以是BaggingRegressor。接下来的代码训练了一个 500 个决策树分类器的集成，每一个都是在数据集上有放回采样 100 个训练实例下进行训练（这是 Bagging 的例子，如果你想尝试 Pasting，就设置bootstrap=False）。n_jobs参数告诉 sklearn 用于训练和预测所需要 CPU 核的数量。（-1 代表着 sklearn 会使用所有空闲核）：

>>>from sklearn.ensemble import BaggingClassifier 
>>>from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
>>>bag_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(), n_estimators=500,        >>>max_samples=100, bootstrap=True, n_jobs=-1) 
>>>bag_clf.fit(X_train, y_train) 
>>>y_pred = bag_clf.predict(X_test)

如果基分类器可以预测类别概率（例如它拥有predict_proba()方法），那么BaggingClassifier会自动的运行软投票，这是决策树分类器的情况。

图 7-5 对比了单一决策树的决策边界和 Bagging 集成 500 个树的决策边界，两者都在 moons 数据集上训练。正如你所看到的，集成的分类比起单一决策树的分类产生情况更好：集成有一个可比较的偏差但是有一个较小的方差（它在训练集上的错误数目大致相同，但决策边界较不规则）。

Bootstrap 在每个预测器被训练的子集中引入了更多的分集，所以 Bagging 结束时的偏差比 Pasting 更高，但这也意味着预测因子最终变得不相关，从而减少了集合的方差。总体而言，Bagging 通常会导致更好的模型，这就解释了为什么它通常是首选的。然而，如果你有空闲时间和 CPU 功率，可以使用交叉验证来评估 Bagging 和 Pasting 哪一个更好。

Out-of-Bag 评价

对于 Bagging 来说，一些实例可能被一些分类器重复采样，但其他的有可能不会被采样。BaggingClassifier默认采样。BaggingClassifier默认是有放回的采样m个实例 （bootstrap=True），其中m是训练集的大小，这意味着平均下来只有63%的训练实例被每个分类器采样，剩下的37%个没有被采样的训练实例就叫做 Out-of-Bag 实例。注意对于每一个的分类器它们的 37% 不是相同的。

因为在训练中分类器从来没有看到过 oob 实例，所以它可以在这些实例上进行评估，而不需要单独的验证集或交叉验证。你可以拿出每一个分类器的 oob 来评估集成本身。

在 sklearn 中，你可以在训练后需要创建一个BaggingClassifier来自动评估时设置oob_score=True来自动评估。接下来的代码展示了这个操作。评估结果通过变量oob_score_来显示：

>>> bag_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(), n_estimators=500,bootstrap=True, n_jobs=-1, oob_score=True)
>>> bag_clf.fit(X_train, y_train) 
>>> bag_clf.oob_score_ 
0.93066666666666664

根据这个 obb 评估，BaggingClassifier可以再测试集上达到93.1%的准确率，让我们修改一下：

>>> from sklearn.metrics import accuracy_score 
>>> y_pred = bag_clf.predict(X_test) 
>>> accuracy_score(y_test, y_pred) 
0.93600000000000005

我们在测试集上得到了 93.6% 的准确率，足够接近了！

对于每个训练实例 oob 决策函数也可通过oob_decision_function_变量来展示。在这种情况下（当基决策器有predict_proba()时）决策函数会对每个训练实例返回类别概率。例如，oob 评估预测第二个训练实例有 60.6% 的概率属于正类（39.4% 属于负类）：

>>> bag_clf.oob_decision_function_ 
array([[ 0.,  1.], [ 0.60588235,  0.39411765],[ 1., 0. ], 
...  [ 1. ,  0. ],[ 0.,  1.],[ 0.48958333,  0.51041667]])