ML » 机器学习（十六）——Adaboost, XGBoost, EMD
2016-12-29 :: 6201 WordsAdaboost
Adaboost是Yoav Freund和Robert Schapire于1997年提出的算法。两人后来因为该算法被授予Gödel Prize（2003）。
Yoav Freund，UCSC博士，UCSD教授。
Robert Elias Schapire，MIT博士。先后供职于Princeton University、AT&T Labs和Microsoft Research。
Gödel Prize，由欧洲计算机学会（EATCS）与美国计算机学会基础理论专业组织（ACM SIGACT）于1993年共同设立，颁给理论计算机领域最杰出的学术论文。其名称取自Kurt Gödel。
Kurt Friedrich Gödel，1906～1978，奥地利逻辑学家，数学家，哲学家，后加入美国藉。维也纳大学博士（1930）。在逻辑学方面，他是继Aristotle、Gottlob Frege之后最伟大的逻辑学家。在数学方面，他以哥德尔不完备定理著称，和Bertrand Russell、 David Hilbert、Georg Cantor齐名。
Adaboost既可用于分类问题，也可用于回归问题。这里仅针对二分类问题进行讨论。
假设我们有数据集\(\{(x_1, y_1), \ldots, (x_N, y_N)\}\)，其中\(y_i \in \{-1, 1\}\)，还有一系列弱分类器\(\{k_1, \ldots, k_L\}\)。
由于Boost算法是个串行算法，每次迭代就会加入一个弱分类器。这样m-1次迭代之后的分类器如下所示：
\[C_{(m-1)}(x_i) = \alpha_1k_1(x_i) + \cdots + \alpha_{m-1}k_{m-1}(x_i)\]而m次迭代之后的分类器则为：
\[C_{m}(x_i) = C_{(m-1)}(x_i) + \alpha_m k_m(x_i)\]如何选择新加入的弱分类器\(k_m\)和对应的权重\(\alpha_m\)呢？我们可以定义误差E如下所示：
\[E = \sum_{i=1}^N e^{-y_i C_m(x_i)}\]令\(w_i^{(1)} = 1,w_i^{(m)} = e^{-y_i C_{m-1}(x_i)}\)，则：
\[E = \sum_{i=1}^N w_i^{(m)}e^{-y_i\alpha_m k_m(x_i)}\]因为\(k_m\)分类正确时，\(y_i k_m(x_i) = 1\)，分类错误时，\(y_i k_m(x_i) = -1\)。所以：
\[E = \sum_{y_i = k_m(x_i)} w_i^{(m)}e^{-\alpha_m} + \sum_{y_i \neq k_m(x_i)} w_i^{(m)}e^{\alpha_m}\\= \sum_{i=1}^N w_i^{(m)}e^{-\alpha_m} + \sum_{y_i \neq k_m(x_i)} w_i^{(m)}(e^{\alpha_m}-e^{-\alpha_m})\]可以看出和\(k_m\)相关的实际上只有上式的右半部分。显然，使得\(\sum_{y_i \neq k_m(x_i)} w_i^{(m)}\)最小的\(k_m\)，也会令E最小，这也就是我们选择加入的\(k_m\)。
对E求导，得：
\[\frac{d E}{d \alpha_m} = \frac{d (\sum_{y_i = k_m(x_i)} w_i^{(m)}e^{-\alpha_m} + \sum_{y_i \neq k_m(x_i)} w_i^{(m)}e^{\alpha_m}) }{d \alpha_m}\]令导数为0，可得：
\[\alpha_m = \frac{1}{2}\ln\left(\frac{\sum_{y_i = k_m(x_i)} w_i^{(m)}}{\sum_{y_i \neq k_m(x_i)} w_i^{(m)}}\right)\]令\(\epsilon_m = \sum_{y_i \neq k_m(x_i)} w_i^{(m)} / \sum_{i=1}^N w_i^{(m)}\)，则：
\[\alpha_m = \frac{1}{2}\ln\left( \frac{1 - \epsilon_m}{\epsilon_m}\right)\]参考：
https://mp.weixin.qq.com/s/G06VDc6iTwmNGsH4IfSeJQ
Adaboost从原理到实现
https://mp.weixin.qq.com/s/PZ-1fkNvdJmv_8zLbvoW1g
Adaboost算法原理小结
https://mp.weixin.qq.com/s/KoOUgwXLOfJfOjWhbFX52Q
如果Boosting你懂，那Adaboost你懂么？
https://mp.weixin.qq.com/s/Joz2FpGgBY0tC8lpoFz8Mw
AdaBoost元算法如何提高分类性能——机器学习实战
https://mp.weixin.qq.com/s/MLEVUKse5usmKIWJF-yfOQ
通俗易懂讲解自适应提升算法AdaBoost
https://mp.weixin.qq.com/s/VuDAdeVsoZsTokh3n_wWFw
一文详解机器学习中最好用的提升方法：Boosting与AdaBoost
https://mp.weixin.qq.com/s/Jnh7yIOmzbTvWk77zh2-lA
周志华：Boosting学习理论的探索——一个跨越30年的故事
XGBoost
XGBoost是陈天奇于2014年提出的一套并行boost算法的工具库。
陈天奇，华盛顿大学计算机系博士（2019），研究方向为大规模机器学习。上海交通大学本科（2006～2010）和硕士（2010～2013）。CMU助理教授。
https://tqchen.com/
论文：
《XGBoost: A Scalable Tree Boosting System》
参考文献中的部分结论非常精彩，摘录如下。
从算法实现的角度，把握一个机器学习算法的关键点有两个，一个是loss function的理解(包括对特征X/标签Y配对的建模，以及基于X/Y配对建模的loss function的设计，前者应用于inference，后者应用于training，而前者又是后者的组成部分)，另一个是对求解过程的把握。这两个点串接在一起构成了算法实现的主框架。
GBDT的求解算法，具体到每颗树来说，其实就是不断地寻找分割点(split point)，将样本集进行分割，初始情况下，所有样本都处于一个结点（即根结点），随着树的分裂过程的展开，样本会分配到分裂开的子结点上。分割点的选择通过枚举训练样本集上的特征值来完成，分割点的选择依据则是减少Loss。
XGBoost的步骤：
I. 对loss function进行二阶Taylor Expansion，展开以后的形式里，当前待学习的Tree是变量，需要进行优化求解。
II. Tree的优化过程，包括两个环节：
I). 枚举每个叶结点上的特征潜在的分裂点
II). 对每个潜在的分裂点，计算如果以这个分裂点对叶结点进行分割以后，分割前和分割后的loss function的变化情况。
因为Loss Function满足累积性(对MLE取log的好处)，并且每个叶结点对应的weight的求取是独立于其他叶结点的（只跟落在这个叶结点上的样本有关），所以，不同叶结点上的loss function满足单调累加性，只要保证每个叶结点上的样本累积loss function最小化，整体样本集的loss function也就最小化了。
可见，XGBoost算法之所以能够并行，其要害在于其中枚举分裂点的计算，是能够分布式并行计算的。
官网：
https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/
GitHub：
https://github.com/dmlc/xgboost
中文文档：
http://xgboost.apachecn.org/cn/latest/
编译：
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
cd xgboost; make -j4
python安装：
cd python-package; sudo python setup.py install
XGBoost提供了两种接口：普通接口和sklearn接口。后者的示例如下：
https://github.com/antkillerfarm/antkillerfarm_crazy/blob/master/python/ml/hello/decision_tree.py
参考
https://www.zhihu.com/question/41354392
机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？
http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52577592
xgboost入门与实战
https://mp.weixin.qq.com/s/x06axCC1ZTgezqEYjjNIsw
Xgboost初见面
https://mp.weixin.qq.com/s/f3QVbJiC6gLEptKwFZ-7ZQ
竞赛大杀器XGBoost，你还可以这样玩
http://blog.csdn.net/u013709270/article/details/78156207
Python机器学习实战之手撕XGBoost
https://mp.weixin.qq.com/s/xHVkc1NP2oodU7Hb0Xb_jA
为什么XGBoost在机器学习竞赛中表现如此卓越？
https://mp.weixin.qq.com/s/pn_qn6uRz2-9DmAK4sp35g
史上最详细的XGBoost实战（上）
https://mp.weixin.qq.com/s/xzZvIX0QaCPNSyGfHT3beQ
史上最详细的XGBoost实战（下）
https://mp.weixin.qq.com/s/T3NgIuGZIvmPSMNFyQeeGw
XGBoost原理解析
https://mp.weixin.qq.com/s/JYPnzgzBMSGx09ltBtfwqg
理解XGBoost机器学习模型的决策过程
http://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/7542128.html
小巧玲珑：机器学习届快刀XGBoost的介绍和使用
https://mp.weixin.qq.com/s/__ESveAdBS9KJf26R3EMVA
对比TensorFlow提升树与XGBoost：我们该使用怎样的梯度提升方法
https://mp.weixin.qq.com/s/_uscpKaRXZbwfMiWGoY0Uw
多GPU加速学习，这是一份崭新的XGBoost库
https://mp.weixin.qq.com/s/pwuOFj_rT5Z_XY9siZosKQ
线性模型已退场，XGBoost时代早已来
https://mp.weixin.qq.com/s/hYuBHHfAGLO3Y0l5t6y94Q
XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析
https://mp.weixin.qq.com/s/Il_S6y4UkN5nim91mwVcVw
缺失值处理
https://mp.weixin.qq.com/s/wgiNutl3FhJSAtfJNd5B5g
Xgboost
https://mp.weixin.qq.com/s/jZ3vcCcZTfTmJNl-9QXelw
XGBoost超详细推导，终于有人讲明白了！
https://mp.weixin.qq.com/s/HcWoDmrp4taRGREvV7x4vA
斯坦福吴恩达团队提出NGBoost：用于概率预测的自然梯度提升
https://mp.weixin.qq.com/s/X4K6UFZPxL05v2uolId7Lw
XGBoost在携程搜索排序中的应用
https://mp.weixin.qq.com/s/5zSLod4oyL4m6LADI6KC0Q
深入理解XGBoost，优缺点分析，原理推导及工程实现
https://mp.weixin.qq.com/s/uvUN4JiqSb-bS4HAVCDTIQ
集成模型Xgboost！机器学习最热研究方向入门，附学习路线图
https://mp.weixin.qq.com/s/-aRRORqBnTMmBDXuW749_w
在没有技术术语的情况下介绍Adaptive、GBDT、XGboosting等提升算法的原理简介
https://mp.weixin.qq.com/s/umGzRySCnJo25e5_0nO7cw
如何用XGBoost做时间序列预测？
https://mp.weixin.qq.com/s/QYMPBWMVTQf3LACGGWGX7A
样本不平衡处理：xgboost几种权重设置方法比较
https://mp.weixin.qq.com/s/d6sVDAKnaU97mAeDs_Gedg
从零解读Xgboost(原理+代码)
https://mp.weixin.qq.com/s/YunDfYPLywc0tMJF72YIAQ
数据分析利器：XGBoost算法最佳解析
https://mp.weixin.qq.com/s/QAu0nM72E2gVhbRXmtCMcw
XGBoost和时间序列
https://www.zhihu.com/question/359567100
XGBoost为什么若模型决策树的叶子节点值越大，越容易过拟合呢？
EMD
推土机距离（Earth mover’s distance）是两个概率分布之间的距离度量的一种方式。如果将区间D的概率分布比作沙堆P，那么\(P_r\)和\(P_\theta\)之间的EMD距离，就是推土机将\(P_r\)改造为\(P_\theta\)所需要的工作量。
EMD的计算公式为：
\[EMD(P_r,P_\theta) = \frac{\sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n f_{i,j}d_{i,j}}{\sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n f_{i,j}}\]其中，f表示土方量，d表示运输距离。
然而，搬运土方的方案并不唯一，有的聪明，有的愚笨。因此，两个分布的EMD距离，通常指的是，所有方案的EMD距离的最小值。
一般来说，可用上面这样的矩阵来可视化并计算EMD距离。
这个问题实际是线性规划中的运输问题，可以用匈牙利算法迭代求解。最终求得的最小值就是EMD。
最优方案也被称为“最优传输”，相关的研究被称作“最优传输理论”。法国数学家蒙日最早研究过该类问题。
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