模型融合-Stacking

这篇是作为我的笔记，所以写的可能不易大家阅读。

这是我理解的Stacking方法

结合下面这张图一起来看

看懂这两张图，stacking就没啥问题了。

感觉正常情况下，stacking方法应该是很有效。
注意几点：
使用的是 predict_probe() 方法，而非 predict() 方法，因此，若model没有 predict_probe() 方法，则无法使用stacking进行模型融合。

在此，特别感谢柏宇同学的细心指导，让我对stacking有了深入的理解！

文献参考：
1、https://www.cnblogs.com/jiaxin359/p/8559029.html 这篇写的很不错，里面的图，非常有帮助。
2、http://blog.kaggle.com/2016/12/27/a-kagglers-guide-to-model-stacking-in-practice/

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在titanic的比赛中，我在final_version 版本基础上，又尝试了下stacking的方法（参考其他的stacking方法）

这里我们使用了两层的模型融合，Level 1使用了：RandomForest、AdaBoost、ExtraTrees、GBDT、DecisionTree、KNN、SVM ，一共7个模型，Level 2使用了XGBoost使用第一层预测的结果作为特征对最终的结果进行预测。

Level 1：
Stacking框架是堆叠使用基础分类器的预测作为对二级模型的训练的输入。 然而，我们不能简单地在全部训练数据上训练基本模型，产生预测，输出用于第二层的训练。如果我们在Train Data上训练，然后在Train Data上预测，就会造成标签。为了避免标签，我们需要对每个基学习器使用K-fold，将K个模型对Valid Set的预测结果拼起来，作为下一层学习器的输入。

所以这里我们建立输出fold预测方法：

from sklearn.model_selection import KFold

# Some useful parameters which will come in handy later on
ntrain = X.shape[0]    // X是处理好的 不带标签的 训练集样本；（as.matrix()）
ntest = test.shape[0]  # 处理好的训练集样本 （as.matrix()）
SEED = 0 # for reproducibility 
NFOLDS = 7 # set folds for out-of-fold prediction  # 7 折
kf = KFold(n_splits = NFOLDS, random_state=SEED, shuffle=False)

def get_out_fold(clf, x_train, y_train, x_test):
    oof_train = np.zeros((ntrain,))
    oof_test = np.zeros((ntest,))
    oof_test_skf = np.empty((NFOLDS, ntest))

    for i, (train_index, test_index) in enumerate(kf.split(x_train)):
        x_tr = x_train[train_index]
        y_tr = y_train[train_index]
        x_te = x_train[test_index]

        clf.fit(x_tr, y_tr)

        oof_train[test_index] = clf.predict(x_te)
        oof_test_skf[i, :] = clf.predict(x_test)

    oof_test[:] = oof_test_skf.mean(axis=0)
    return oof_train.reshape(-1, 1), oof_test.reshape(-1, 1)

构建不同的基学习器，这里我们使用了RandomForest、AdaBoost、ExtraTrees、GBDT、DecisionTree、KNN、SVM 七个基学习器：（这里的模型可以使用如上面的GridSearch方法对模型的超参数进行搜索选择）

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier 
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

rf = RandomForestClassifier(n_estimators=500, warm_start=True, max_features='sqrt',max_depth=6, min_samples_split=3, min_samples_leaf=2, n_jobs=-1, verbose=0)

ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=500, learning_rate=0.1)

et = ExtraTreesClassifier(n_estimators=500, n_jobs=-1, max_depth=8, min_samples_leaf=2, verbose=0)

gb = GradientBoostingClassifier(n_estimators=500, learning_rate=0.008, min_samples_split=3, min_samples_leaf=2, max_depth=5, verbose=0)

dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=8)

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 2)

svm = SVC(kernel='linear', C=0.025)

将pandas转换为arrays：

# Create Numpy arrays of train, test and target (Survived) dataframes to feed into our models
x_train = X # Creates an array of the train data  X本身已经是array了
x_test = test # Creats an array of the test data     test本身已经是array了
y_train = y y本身已经是array了   # y是前文处理好的 训练集的 标签列

# Create our OOF train and test predictions. These base results will be used as new features
rf_oof_train, rf_oof_test = get_out_fold(rf, x_train, y_train, x_test) # Random Forest
ada_oof_train, ada_oof_test = get_out_fold(ada, x_train, y_train, x_test) # AdaBoost 
et_oof_train, et_oof_test = get_out_fold(et, x_train, y_train, x_test) # Extra Trees
gb_oof_train, gb_oof_test = get_out_fold(gb, x_train, y_train, x_test) # Gradient Boost
dt_oof_train, dt_oof_test = get_out_fold(dt, x_train, y_train, x_test) # Decision Tree
knn_oof_train, knn_oof_test = get_out_fold(knn, x_train, y_train, x_test) # KNeighbors
svm_oof_train, svm_oof_test = get_out_fold(svm, x_train, y_train, x_test) # Support Vector

print("Training is complete")

(4) 预测并生成提交文件
Level 2：
我们利用XGBoost，使用第一层预测的结果作为特征对最终的结果进行预测。
将第一层输出整理成新的 训练集 和测试集

x_train = np.concatenate((rf_oof_train, ada_oof_train, et_oof_train, gb_oof_train, dt_oof_train, knn_oof_train, svm_oof_train), axis=1)
x_test = np.concatenate((rf_oof_test, ada_oof_test, et_oof_test, gb_oof_test, dt_oof_test, knn_oof_test, svm_oof_test), axis=1)

使用xgboost 作为第二层训练器训练

from xgboost import XGBClassifier

gbm = XGBClassifier( n_estimators= 2000, max_depth= 4, min_child_weight= 2, gamma=0.9, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, objective= 'binary:logistic', nthread= -1, scale_pos_weight=1).fit(x_train, y_train)
predictions = gbm.predict(x_test)

将结果保存

StackingSubmission = pd.DataFrame({'PassengerId': data_test['PassengerId'].as_matrix(), 'Survived': predictions})
StackingSubmission.to_csv('StackingSubmission.csv',index=False,sep=',')
print ('done')

完成。