Contenu du cours

Apprentissage Ensembliste

1. Principes de Base de la Construction de Modèles d'Ensemble

Qu'est-ce Qu'un Ensemble de Modèles ?Modèles de Bagging Modèles de Boosting Empilement de Modèles

2. Modèles de Bagging Couramment Utilisés

Classificateur de Bagging Défi : Résoudre la Tâche en Utilisant le Classificateur de Bagging Régression par Ensachage Défi : Résoudre la Tâche en Utilisant le Régressseur de Bagging Forêt Aléatoire Défi : Déterminer l'Importance des Caractéristiques en Utilisant la Forêt Random Arbres Supplémentaires

3. Modèles de Boosting Couramment Utilisés

Classificateur AdaBoost Défi : Résoudre la Tâche en Utilisant le Classificateur AdaBoost Défi : Résoudre la Tâche en Utilisant AdaBoost Regressor Amélioration du Gradient XGBoost Défi : Résoudre la Tâche en Utilisant XGBoost

4. Modèles de Stacking Couramment Utilisés

Classificateur d'Empilement Défi : Résoudre la Tâche en Utilisant un Classificateur de Stacking Défi : Résoudre la Tâche en Utilisant un Stacking Regressor Utilisation des Ensembles comme Modèles de Base Résumé du Cours

Classificateur d'Empilement

Classificateur de Stacking est un modèle d'ensemble de stacking utilisé pour résoudre des tâches de classification. Il vise à exploiter les forces des modèles individuels en utilisant leurs prédictions comme entrée pour un modèle de niveau supérieur, connu sous le nom de méta-classificateur ou modèle de second niveau. Le méta-classificateur apprend à combiner les prédictions des modèles de base pour prendre la décision finale de classification.

Comment fonctionne le Classificateur de Stacking ?

Modèles de Base : Plusieurs modèles de classification différents sont entraînés indépendamment sur les données d'entraînement. Ces modèles divers peuvent utiliser divers algorithmes, architectures ou paramètres ;
Génération de Prédictions : Après l'entraînement des modèles de base, ils sont utilisés pour faire des prédictions sur les données d'entraînement. Ces prédictions servent de caractéristiques (méta-caractéristiques) pour le niveau de modélisation suivant ;
Méta-Classificateur : Un classificateur de niveau supérieur (méta-classificateur) est entraîné en utilisant les méta-caractéristiques générées à partir des modèles de base. Le méta-classificateur apprend à combiner les prédictions des modèles de base pour prendre une décision de classification finale ;
Prédiction Finale : Les modèles de base génèrent des prédictions pour les nouvelles données d'entrée lors de la prédiction. Ces prédictions sont ensuite utilisées comme caractéristiques d'entrée pour le méta-classificateur, qui produit la prédiction de classification finale.

Exemple


              1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344
            
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.ensemble import StackingClassifier
from sklearn.metrics import f1_score
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')


# Load the Breast Cancer dataset
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Define base models
base_models = []
for i in range(5):  # Create 5 different Decision Tree models
    base_models.append(('decision_tree_' + str(i), DecisionTreeClassifier()))

for i in range(3):  # Create 3 different SVM models
    base_models.append(('svm_' + str(i), SVC(probability=True)))

# Define meta-classifier
meta_classifier = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), max_iter=200)

# Create the stacking ensemble
stacking_classifier = StackingClassifier(estimators=base_models, final_estimator=meta_classifier)

# Train the stacking classifier
stacking_classifier.fit(X_train, y_train)

# Make predictions
y_pred = stacking_classifier.predict(X_test)

# Calculate F1 score
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')
print(f'F1 Score: {f1:.4f}')

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Section 4. Chapitre 1

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