stacking 的基本思想及代码实现

发表于 2018-01-21 标签机器学习， python

本文主要介绍机器学习中的一种集成学习的方法 stacking，本文首先介绍 stacking 这种方法的思想，然后提供一种实现 stacking 的思路，能够简单地拓展 stacking 中的基本模型。

stacking 的基本思想

stacking 就是将一系列模型（也称基模型）的输出结果作为新特征输入到其他模型，这种方法由于实现了模型的层叠，即第一层的模型输出作为第二层模型的输入，第二层模型的输出作为第三层模型的输入，依次类推，最后一层模型输出的结果作为最终结果。本文会以两层的 stacking 为例进行说明。

stacking 的思想也很好理解，这里以论文审稿为例，首先是三个审稿人分别对论文进行审稿，然后分别返回审稿意见给总编辑，总编辑会结合审稿人的意见给出最终的判断，即是否录用。对应于 stacking，这里的三个审稿人就是第一层的模型，其输出（审稿人意见）会作为第二层模型（总编辑）的输入，然后第二层模型会给出最终的结果。

stacking 的思想很好理解，但是在实现时需要注意不能有泄漏（leak）的情况，也就是说对于训练样本中的每一条数据，基模型输出其结果时并不能用这条数据来训练。否则就是用这条数据来训练，同时用这条数据来测试，这样会造成最终预测时的过拟合现象，即经过 stacking 后在训练集上进行验证时效果很好，但是在测试集上效果很差。

为了解决这个泄漏的问题，需要通过 K-Fold 方法分别输出各部分样本的结果，这里以 5-Fold 为例，具体步骤如下

将数据划分为 5 部分，每次用其中 1 部分做验证集，其余 4 部分做训练集，则共可训练出 5 个模型
对于训练集，每次训练出一个模型时，通过该模型对没有用来训练的验证集进行预测，将预测结果作为验证集对应的样本的第二层输入，则依次遍历 5 次后，每个训练样本都可得到其输出结果作为第二层模型的输入
对于测试集，每次训练出一个模型时，都用这个模型对其进行预测，则最终测试集的每个样本都会有 5 个输出结果，对这些结果取平均作为该样本的第二层输入

上述过程图示如下

除此之外，用 stacking 或者说 ensemble 这一类方法时还需要注意以下两点：

Base Model 之间的相关性要尽可能的小，从而能够互补模型间的优势
Base Model 之间的性能表现不能差距太大，太差的模型会拖后腿

代码实现

由于需要 stacking 中每个基模型都需要对数据集进行划分后进行交叉训练，如果为每个模型都写这部分的代码会显得非常冗余，因此这里提供一种简便实现 stacking 的思路。

具体做法就是先实现一个父类，父类中实现了交叉训练的方法，因为这个方法对所有模型都是一致的，然后声明两个方法：train 和 predict，由于采用的基模型不同，这两个方法的具体实现也不同，因此需要在子类中实现。下面以 python 为例进行讲解

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold

class BasicModel(object):
    """Parent class of basic models"""
    def train(self, x_train, y_train, x_val, y_val):
        """return a trained model and eval metric of validation data"""
        pass

    def predict(self, model, x_test):
        """return the predicted result of test data"""
        pass

    def get_oof(self, x_train, y_train, x_test, n_folds = 5):
        """K-fold stacking"""
        num_train, num_test = x_train.shape[0], x_test.shape[0]
        oof_train = np.zeros((num_train,)) 
        oof_test = np.zeros((num_test,))
        oof_test_all_fold = np.zeros((num_test, n_folds))
        aucs = []
        KF = KFold(n_splits = n_folds, random_state=2017)
        for i, (train_index, val_index) in enumerate(KF.split(x_train)):
            print('{0} fold, train {1}, val {2}'.format(i, 
                                                        len(train_index),
                                                        len(val_index)))
            x_tra, y_tra = x_train[train_index], y_train[train_index]
            x_val, y_val = x_train[val_index], y_train[val_index]
            model, auc = self.train(x_tra, y_tra, x_val, y_val)
            aucs.append(auc)
            oof_train[val_index] = self.predict(model, x_val)
            oof_test_all_fold[:, i] = self.predict(model, x_test)
        oof_test = np.mean(oof_test_all_fold, axis=1)
        print('all aucs {0}, average {1}'.format(aucs, np.mean(aucs)))
        return oof_train, oof_test

上面最重要的就是进行 K-fold 训练的 get_oof 方法，该方法最终返回训练集和测试集在基模型上的预测结果，也就是两个一维向量，长度分别是训练集和测试集的样本数。

下面以两个基模型为例进行 stacking，分别是 xgboost 和 lightgbm，这两个模型都只需要实现 BasicModel 中的 train 和 predict 方法

第一个基模型

import xgboost as xgb
class XGBClassifier(BasicModel):
    def __init__(self):
        """set parameters"""
        self.num_rounds=1000
        self.early_stopping_rounds = 15
        self.params = {
            'objective': 'binary:logistic',
            'eta': 0.1,
            'max_depth': 8,
            'eval_metric': 'auc',
            'seed': 0,
            'silent' : 0
         }

    def train(self, x_train, y_train, x_val, y_val):
        print('train with xgb model')
        xgbtrain = xgb.DMatrix(x_train, y_train)
        xgbval = xgb.DMatrix(x_val, y_val)
        watchlist = [(xgbtrain,'train'), (xgbval, 'val')]
        model = xgb.train(self.params, 
                          xgbtrain, 
                          self.num_rounds)
                          watchlist,
                          early_stopping_rounds = self.early_stopping_rounds)
        return model, float(model.eval(xgbval).split()[1].split(':')[1])

    def predict(self, model, x_test):
        print('test with xgb model')
        xgbtest = xgb.DMatrix(x_test)
        return model.predict(xgbtest)

第二个基模型

import lightgbm as lgb
class LGBClassifier(BasicModel):
    def __init__(self):
        self.num_boost_round = 2000
        self.early_stopping_rounds = 15
        self.params = {
            'task': 'train',
            'boosting_type': 'dart',
            'objective': 'binary',
            'metric': {'auc', 'binary_logloss'},
            'num_leaves': 80,
            'learning_rate': 0.05,
            # 'scale_pos_weight': 1.5,
            'feature_fraction': 0.5,
            'bagging_fraction': 1,
            'bagging_freq': 5,
            'max_bin': 300,
            'is_unbalance': True,
            'lambda_l2': 5.0,
            'verbose' : -1
            }

    def train(self, x_train, y_train, x_val, y_val):
        print('train with lgb model')
        lgbtrain = lgb.Dataset(x_train, y_train)
        lgbval = lgb.Dataset(x_val, y_val)
        model = lgb.train(self.params, 
                          lgbtrain,
                          valid_sets = lgbval,
                          verbose_eval = self.num_boost_round,
                          num_boost_round = self.num_boost_round)
                          early_stopping_rounds = self.early_stopping_rounds)
        return model, model.best_score['valid_0']['auc']

    def predict(self, model, x_test):
        print('test with lgb model')
        return model.predict(x_test, num_iteration=model.best_iteration)

下一个步骤就是将这两个基模型的输出作为第二层模型的输入，这里选用的第二层模型是 LogisticsRegression，

首先需要将各个基模型的输出 reshape 和 concatenate 成合适的大小

lgb_classifier = LGBClassifier()
lgb_oof_train, lgb_oof_test = lgb_classifier.get_oof(x_train, y_train, x_test)

xgb_classifier = XGBClassifier()
xgb_oof_train, xgb_oof_test = xgb_classifier.get_oof(x_train, y_train, x_test)

input_train = [xgb_oof_train, lgb_oof_train] 
input_test = [xgb_oof_test, lgb_oof_test]

stacked_train = np.concatenate([f.reshape(-1, 1) for f in input_train], axis=1)
stacked_test = np.concatenate([f.reshape(-1, 1) for f in input_test], axis=1)

然后用第二层模型进行训练和预测

from sklearn.linear_model import LinearRegression

final_model = LinearRegression()
final_model.fit(stacked_train, y_train)
test_prediction = final_model.predict(stacked_test)

上述实现的完整代码见下面的链接

https://github.com/WuLC/MachineLearningAlgorithm/blob/master/python/Stacking.py

如有错漏，欢迎交流指正

参考

Introduction to Ensembling/Stacking in Python 如何在 Kaggle 首战中进入前 10%