二手房价预测-Datawhale&天池数据挖掘学习5

内容介绍

1. 简单加权融合:

回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；
分类：投票（Voting)
综合：排序融合(Rank averaging)，log融合

2. stacking/blending:

构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。

3. boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）:

多树的提升方法

Stacking相关理论介绍

1) 什么是 stacking

简单来说 stacking 就是当用初始训练数据学习出若干个基学习器后，将这几个学习器的预测结果作为新的训练
集，来学习一个新的学习器。

将个体学习器结合在一起的时候使用的方法叫做结合策略。对于分类问题，我们可以使用投票法来选择输出最多
的类。对于回归问题，我们可以将分类器输出的结果求平均值。
上面说的投票法和平均法都是很有效的结合策略，还有一种结合策略是使用另外一个机器学习算法来将个体机器
学习器的结果结合在一起，这个方法就是Stacking。
在stacking方法中，我们把个体学习器叫做初级学习器，用于结合的学习器叫做次级学习器或元学习器（metalearner），
次级学习器用于训练的数据叫做次级训练集。次级训练集是在训练集上用初级学习器得到的。

2) 如何进行 stacking（还有很多不理解的地方，先放在此处，后续继续研究研究）

算法示意图如下：

• 过程1-3 是训练出来个体学习器，也就是初级学习器。
• 过程5-9是 使用训练出来的个体学习器来得预测的结果，这个预测的结果当做次级学习器的训练集。
• 过程11是用初级学习器预测的结果训练出次级学习器，得到我们最后训练的模型。

3）Stacking的方法讲解

首先，我们先从一种“不那么正确”但是容易懂的Stacking方法讲起。
Stacking模型本质上是一种分层的结构，这里简单起见，只分析二级Stacking.假设我们有2个基模型 Model1_1、
Model1_2 和 一个次级模型Model2
Step 1. 基模型 Model1_1，对训练集train训练，然后用于预测 train 和 test 的标签列，分别是P1，T1
Model1_1 模型训练:

训练后的模型 Model1_1 分别在 train 和 test 上预测，得到预测标签分别是P1，T1

Step 2. 基模型 Model1_2 ，对训练集train训练，然后用于预测train和test的标签列，分别是P2，T2
Model1_2 模型训练:

Step 3. 分别把P1,P2以及T1,T2合并，得到一个新的训练集和测试集train2,test2.


Stacking本质上就是这么直接的思路，但是直接这样有时对于如果训练集和测试集分布不那么一致的情况下是有
一点问题的，其问题在于用初始模型训练的标签再利用真实标签进行再训练，毫无疑问会导致一定的模型过拟合
训练集，这样或许模型在测试集上的泛化能力或者说效果会有一定的下降，因此现在的问题变成了如何降低再训
练的过拟合性，这里我们一般有两种方法。

1. 次级模型尽量选择简单的线性模型
2. 利用K折交叉验证
   

学习实践

1）简单加权平均，结果直接融合

## 生成一些简单的样本数据，test_prei 代表第i个模型的预测值
test_pre1 = [1.2, 3.2, 2.1, 6.2]
test_pre2 = [0.9, 3.1, 2.0, 5.9]
test_pre3 = [1.1, 2.9, 2.2, 6.0]

# y_test_true 代表第模型的真实值
y_test_true = [1, 3, 2, 6]

from sklearn import metrics
from sklearn import linear_model
import numpy as np
import pandas as pd

## 定义结果的加权平均函数
def Weighted_method(test_pre1,test_pre2,test_pre3,w=[1/3,1/3,1/3]):
    Weighted_result = w[0]*pd.Series(test_pre1)+w[1]*pd.Series(test_pre2)+w[2]*pd.Series(test_pre3)
    return Weighted_result
print('Pred1 MAE:',metrics.mean_absolute_error(y_test_true, test_pre1))
print('Pred2 MAE:',metrics.mean_absolute_error(y_test_true, test_pre2))
print('Pred3 MAE:',metrics.mean_absolute_error(y_test_true, test_pre3))

## 定义结果的加权平均函数(均值)
def Mean_method(test_pre1,test_pre2,test_pre3):
    Mean_result = pd.concat([pd.Series(test_pre1),pd.Series(test_pre2),pd.Series(test_pre3)],axis=1).mean(axis=1)
    return Mean_result
Mean_pre = Mean_method(test_pre1,test_pre2,test_pre3)
print('Mean_pre MAE:',metrics.mean_absolute_error(y_test_true, Mean_pre))

## 定义结果的加权平均函数(中位数)
def Median_method(test_pre1,test_pre2,test_pre3):
    Median_result = pd.concat([pd.Series(test_pre1),pd.Series(test_pre2),pd.Series(test_pre3)],axis=1).median(axis=1)
    return Median_result
Median_pre = Median_method(test_pre1,test_pre2,test_pre3)
print('Median_pre MAE:',metrics.mean_absolute_error(y_test_true, Median_pre))

结果：

2） Stacking融合(回归)：

from sklearn import linear_model
def Stacking_method(train_reg1,train_reg2,train_reg3,y_train_true,test_pre1,test_pre2,test_pre3,model_L2= linear_model.LinearRegression()):
    model_L2.fit(pd.concat([pd.Series(train_reg1),pd.Series(train_reg2),pd.Series(train_reg3)],axis=1).values,y_train_true)
    Stacking_result = model_L2.predict(pd.concat([pd.Series(test_pre1),pd.Series(test_pre2),pd.Series(test_pre3)],axis=1).values)
    return Stacking_result

## 生成一些简单的样本数据，test_prei 代表第i个模型的预测值
train_reg1 = [3.2, 8.2, 9.1, 5.2]
train_reg2 = [2.9, 8.1, 9.0, 4.9]
train_reg3 = [3.1, 7.9, 9.2, 5.0]
# y_test_true 代表第模型的真实值
y_train_true = [3, 8, 9, 5]
test_pre1 = [1.2, 3.2, 2.1, 6.2]
test_pre2 = [0.9, 3.1, 2.0, 5.9]
test_pre3 = [1.1, 2.9, 2.2, 6.0]
# y_test_true 代表第模型的真实值
y_test_true = [1, 3, 2, 6]


model_L2= linear_model.LinearRegression()
Stacking_pre = Stacking_method(train_reg1,train_reg2,train_reg3,y_train_true,test_pre1,test_pre2,test_pre3,model_L2)
print('Stacking_pre MAE:',metrics.mean_absolute_error(y_test_true, Stacking_pre))

结果：

分类模型融合：

1）Voting投票机制：
Voting即投票机制，分为软投票和硬投票两种，其原理采用少数服从多数的思想。

硬投票：对多个模型直接进行投票，不区分模型结果的相对重要度，最终投票数最多的类为最终被预测的类。

软投票：和硬投票原理相同，增加了设置权重的功能，可以为不同模型设置不同权重，进而区别模型不同的重要度。

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.metrics import accuracy_score,roc_auc_score
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

iris = datasets.load_iris()
x=iris.data
y=iris.target
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3)
clf1 = XGBClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=150, max_depth=3, min_child_weight=2, subsample=0.7,
                     colsample_bytree=0.6, objective='binary:logistic')
clf2 = RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=1, min_samples_split=4,
                          min_samples_leaf=63,oob_score=True)
clf3 = SVC(C=0.1)
# 硬投票
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
eclf = VotingClassifier(estimators=[('xgb', clf1), ('rf', clf2), ('svc', clf3)], voting='hard')
for clf, label in zip([clf1, clf2, clf3, eclf], ['XGBBoosting', 'Random Forest', 'SVM', 'Ensemble']):
    scores = cross_val_score(clf, x, y, cv=5, scoring='accuracy')
    print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f) [%s]" % (scores.mean(), scores.std(), label))

# 软投票
eclf = VotingClassifier(estimators=[('xgb', clf1), ('rf', clf2), ('svc', clf3)], voting='soft', weights=[2, 1, 1])
clf1.fit(x_train, y_train)

for clf, label in zip([clf1, clf2, clf3, eclf], ['XGBBoosting', 'Random Forest', 'SVM', 'Ensemble']):
    scores = cross_val_score(clf, x, y, cv=5, scoring='accuracy')
    print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f) [%s]" % (scores.mean(), scores.std(), label))

2）分类的Stacking\Blending融合：

'''
5-Fold Stacking
'''
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier,GradientBoostingClassifier
import pandas as pd
#创建训练的数据集
data_0 = iris.data
data = data_0[:100,:]
target_0 = iris.target
target = target_0[:100]
#模型融合中使用到的各个单模型
clfs = [LogisticRegression(solver='lbfgs'),
RandomForestClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1, criterion='gini'),
ExtraTreesClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1, criterion='gini'),
ExtraTreesClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1, criterion='entropy'),
GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.05, subsample=0.5, max_depth=6, n_estimators=5)]
#切分一部分数据作为测试集
X, X_predict, y, y_predict = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=2020)
dataset_blend_train = np.zeros((X.shape[0], len(clfs)))
dataset_blend_test = np.zeros((X_predict.shape[0], len(clfs)))

#5折stacking
n_splits = 5
skf = StratifiedKFold(n_splits)
skf = skf.split(X, y)
for j, clf in enumerate(clfs):  #依次训练各个单模型

    dataset_blend_test_j = np.zeros((X_predict.shape[0], 5))
    for i, (train, test) in enumerate(skf):
        #5-Fold交叉训练，使用第i个部分作为预测，剩余的部分来训练模型，获得其预测的输出作为第i部分的新
        X_train, y_train, X_test, y_test = X[train], y[train], X[test], y[test]
        clf.fit(X_train, y_train)
        y_submission = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
        dataset_blend_train[test, j] = y_submission
        dataset_blend_test_j[:, i] = clf.predict_proba(X_predict)[:, 1]
    #对于测试集，直接用这k个模型的预测值均值作为新的特征。
    dataset_blend_test[:, j] = dataset_blend_test_j.mean(1)
    print("val auc Score: %f" % roc_auc_score(y_predict, dataset_blend_test[:, j]))
clf = LogisticRegression(solver='lbfgs')
clf.fit(dataset_blend_train, y)
y_submission = clf.predict_proba(dataset_blend_test)[:, 1]
print("Val auc Score of Stacking: %f" % (roc_auc_score(y_predict, y_submission)))

Blending 部分

'''
Blending
'''
#创建训练的数据集
#创建训练的数据集
data_0 = iris.data
data = data_0[:100,:]
target_0 = iris.target
target = target_0[:100]
#模型融合中使用到的各个单模型
clfs = [LogisticRegression(solver='lbfgs'),
RandomForestClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1, criterion='gini'),
RandomForestClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1, criterion='entropy'),
ExtraTreesClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1, criterion='gini'),
#ExtraTreesClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1, criterion='entropy'),
GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.05, subsample=0.5, max_depth=6, n_estimators=5)]
#切分一部分数据作为测试集
X, X_predict, y, y_predict = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=2020)
#切分训练数据集为d1,d2两部分
X_d1, X_d2, y_d1, y_d2 = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=2020)
dataset_d1 = np.zeros((X_d2.shape[0], len(clfs)))
dataset_d2 = np.zeros((X_predict.shape[0], len(clfs)))
for j, clf in enumerate(clfs):
    #依次训练各个单模型
    clf.fit(X_d1, y_d1)
    y_submission = clf.predict_proba(X_d2)[:, 1]
    dataset_d1[:, j] = y_submission
    #对于测试集，直接用这k个模型的预测值作为新的特征。
    dataset_d2[:, j] = clf.predict_proba(X_predict)[:, 1]
    print("val auc Score: %f" % roc_auc_score(y_predict, dataset_d2[:, j]))
#融合使用的模型
clf = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.02, subsample=0.5, max_depth=6, n_estimators=30)
clf.fit(dataset_d1, y_d2)
y_submission = clf.predict_proba(dataset_d2)[:, 1]
print("Val auc Score of Blending: %f" % (roc_auc_score(y_predict, y_submission)))

结果：
val auc Score: 1.000000
val auc Score: 0.500000
val auc Score: 0.500000
val auc Score: 0.500000
val auc Score: 0.500000
Val auc Score of Stacking: 1.000000
val auc Score: 1.000000
val auc Score: 1.000000
val auc Score: 1.000000
val auc Score: 1.000000
val auc Score: 1.000000
Val auc Score of Blending: 1.000000

3）分类的Stacking融合(利用mlxtend)：

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import itertools
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from mlxtend.classifier import StackingClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from mlxtend.plotting import plot_learning_curves
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions
# 以python自带的鸢尾花数据集为例
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data[:, 1:3], iris.target
clf1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=1)
clf3 = GaussianNB()
lr = LogisticRegression()
sclf = StackingClassifier(classifiers=[clf1, clf2, clf3],meta_classifier=lr)
label = ['KNN', 'Random Forest', 'Naive Bayes', 'Stacking Classifier']
clf_list = [clf1, clf2, clf3, sclf]
fig = plt.figure(figsize=(10,8))
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
grid = itertools.product([0,1],repeat=2)
clf_cv_mean = []
clf_cv_std = []
for clf, label, grd in zip(clf_list, label, grid):
    scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=3, scoring='accuracy')
    print("Accuracy: %.2f (+/- %.2f) [%s]" %(scores.mean(), scores.std(), label))
    clf_cv_mean.append(scores.mean())
    clf_cv_std.append(scores.std())
    clf.fit(X, y)
    ax = plt.subplot(gs[grd[0], grd[1]])
    fig = plot_decision_regions(X=X, y=y, clf=clf)
    plt.title(label)
plt.show()

结果：
Accuracy: 0.91 (+/- 0.01) [KNN]
Accuracy: 0.95 (+/- 0.01) [Random Forest]
Accuracy: 0.91 (+/- 0.02) [Naive Bayes]
Accuracy: 0.95 (+/- 0.02) [Stacking Classifier]

一些其它方法：

def Ensemble_add_feature(train,test,target,clfs):
    # n_flods = 5
    # skf = list(StratifiedKFold(y, n_folds=n_flods))
    train_ = np.zeros((train.shape[0],len(clfs*2)))
    test_ = np.zeros((test.shape[0],len(clfs*2)))
    for j,clf in enumerate(clfs):
        '''依次训练各个单模型'''
        # print(j, clf)
        '''使用第1个部分作为预测，第2部分来训练模型，获得其预测的输出作为第2部分的新特征。'''
        # X_train, y_train, X_test, y_test = X[train], y[train], X[test], y[test]
        clf.fit(train,target)
        y_train = clf.predict(train)
        y_test = clf.predict(test)
        ## 新特征生成
        train_[:,j*2] = y_train**2
        test_[:,j*2] = y_test**2
        train_[:, j+1] = np.exp(y_train)
        test_[:, j+1] = np.exp(y_test)
        # print("val auc Score: %f" % r2_score(y_predict, dataset_d2[:, j]))
        print('Method ',j)
    train_ = pd.DataFrame(train_)
    test_ = pd.DataFrame(test_)
    return train_,test_


from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression()
data_0 = iris.data
data = data_0[:100,:]
target_0 = iris.target
target = target_0[:100]
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(data,target,test_size=0.3)
x_train = pd.DataFrame(x_train) ; x_test = pd.DataFrame(x_test)
#模型融合中使用到的各个单模型
clfs = [LogisticRegression(),
        RandomForestClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1, criterion='gini'),
        ExtraTreesClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1, criterion='gini'),
        ExtraTreesClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1, criterion='entropy'),
        GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.05, subsample=0.5, max_depth=6, n_estimators=5)]
New_train,New_test = Ensemble_add_feature(x_train,x_test,y_train,clfs)
clf = LogisticRegression()
# clf = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.02, subsample=0.5, max_depth=6, n_estimators=30)
clf.fit(New_train, y_train)
y_emb = clf.predict_proba(New_test)[:, 1]
print("Val auc Score of stacking: %f" % (roc_auc_score(y_test, y_emb)))

结果：
Method 0
Method 1
Method 2
Method 3
Method 4
Val auc Score of stacking: 1.000000

结语

由于被人专业是生物信息学，今年因为疫情被封在家里，但自己的课题项目也是没有停止，每周的组会和工作汇报依然在进行，之前有看到过一次这种项目学习实践，由于担心时间和精力不够而没有报上，这次也是给自己下了个决心。虽然之前读研期间做过一些机器学习的项目，但那个时候只是借助了工具，还不会Python编程，相当于对理论入了个门，后来做的生信项目接触了Python，但还是属于半路出家，没有一个系统的接触。非常感谢datawhale和天池举办的这次数据挖掘学习机会，让我整体的走了一次流程，能力有限，大致的能够理解这些东西，但是在很多细节中，仍然深感自己基础知识不够，高深点的东西就不懂了，以后还得继续琢磨和学习。

最后，非常感谢ML67，AI蜗牛车，阿泽，小雨姑娘，对每次打卡任务的视频讲解，经验分享和问题答疑。感谢助教在群里给我们的答疑，也督促我们学习打卡。也同组的小伙伴们，能够一起学习，共同进步。再次对主办方datawhale&天池表示感谢！！！

最后的最后，给公众号做一下宣传。
公众号：Datawhale