模型对比与性能评估
集成模型集成方法
集成方法主要包括Bagging和Boosting，主要区别：
- 样本选择上： Bagging方法的训练集是从原始集中有放回的选取，所以从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的；而Boosting方法需要每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样本在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整
- 样例权重上： Bagging方法使用均匀取样，所以每个样本的权重相等；而Boosting方法根据错误率不断调整样本的权值，错误率越大则权重越大
- 预测函数上： Bagging方法中所有预测函数的权重相等；而Boosting方法中每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重
- 并行计算上： Bagging方法中各个预测函数可以并行生成；而Boosting方法各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。
模型调参
1. 贪心调参
先使用当前对模型影响最大的参数进行调优，达到当前参数下的模型最优化，再使用对模型影响次之的参数进行调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。
缺点：可能会调到局部最优而不是全局最优，但是只需要一步一步的进行参数最优化调试即可，容易理解。
2. 网格搜索
sklearn 提供GridSearchCV用于进行网格搜索，只需要把模型的参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。相比起贪心调参，网格搜索的结果会更优，但是网格搜索只适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。
3. 贝叶斯搜索
贝叶斯调参的主要思想是：给定优化的目标函数(广义的函数，只需指定输入和输出即可，无需知道内部结构以及数学性质)，通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布）。简单的说，就是考虑了上一次参数的信息，从而更好的调整当前的参数。