Stacked Generalization

Wie funktioniert Stacked Generalization?

• In der ersten Stufe werden diverse Basis-Modelle trainiert. Jedes dieser Modelle bildet seine eigene Vorhersage ab.
• Anschließend werden die Vorhersagen dieser Basis-Modelle als Eingaben für ein übergeordnetes Modell, dem sogenannten Meta-Learner, verwendet.

 def stack_models(base_models, meta_model, X_train, y_train, X_test):  # Trainiere die Modelle hier  pass 

Stacked Generalization einfach erklärt

Stacked Generalization oder Stacking ist eine fortschrittliche Technik im maschinellen Lernen. Sie aggregiert Vorhersagen aus verschiedenen Modellen, um die Gesamtgenauigkeit zu erhöhen.Im Kernprinzip wird bei der gestapelten Generalisierung ein Meta-Learner verwendet, der die Schwächen von Basis-Modellen ausgleicht. Diese Modelle können unterschiedliche Algorithmen sein, die unter einer Meta-Architektur kombiniert werden.

Der Mechanismus von Stacked Generalization

In der Regel funktioniert dies in zwei Hauptstufen:

• Erste Stufe: Verschiedene Basis-Modelle werden mit dem gleichen Datensatz trainiert. Jedes dieser Modelle trifft dann eigene Vorhersagen. Denk an Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Neuronale Netze oder K-Nearest-Neighbors.
• Zweite Stufe: Ein sogenannter Meta-Learner wird über die Vorhersagen der Basis-Modelle trainiert, um die finale Vorhersage zu geben. Dieser Prozess korrigiert eventuelle Fehler und steigert die Gesamtleistung.

def stack_models(base_models, meta_model, X_train, y_train, X_test):    # Trainiere jedes Basis-Modell    train_predictions = []    for model in base_models:        model.fit(X_train, y_train)        train_predictions.append(model.predict(X_train))        # Verwende die Vorhersagen als Eingabe für Meta-Learner    meta_model.fit(train_predictions, y_train)        # Vorhersage mit Meta-Learner    final_prediction = meta_model.predict(X_test)    return final_prediction

Stacked Generalization mathematische Grundlagen

Die mathematischen Grundlagen der gestapelten Generalisierung bieten tiefere Einblicke in die Funktionsweise dieser Technik und wie sie die Vorhersagen optimieren kann. Durch das Kombinieren mehrerer Modelle wird die Vorhersagegenauigkeit durch Analyse und Kompensation von Fehlern verbessert.

Fehleranalyse: Bias und Varianz

Beim maschinellen Lernen sind Bias und Varianz zwei wesentliche Faktoren, die die Genauigkeit der Modelle beeinflussen. Das Bias-Varianz-Dilemma beschreibt die Balance zwischen diesen beiden Aspekten:\[\text{Gesamtfehler} = \text{Bias}^2 + \text{Varianz} + \text{Rauschen}\]Durch Stacked Generalization können diese Fehleranteile minimiert werden. Verschiedene Basis-Modelle bieten unterschiedliche Vorhersagen. Sie können durch den Meta-Learner kombiniert werden, um die Varianz zu reduzieren und die Bias zu korrigieren.

Stacked Generalization Beispiel

Um Stacked Generalization greifbarer zu machen, sehen wir uns ein einfaches Beispiel an. Stell Dir vor, Du möchtest die Wahrscheinlichkeit von Regen anhand verschiedener Wetterdaten vorhersagen. Dazu verwendest Du zwei Basis-Modelle:

• Ein lineares Regressionsmodell
• Ein Random Forest Modell

Stacked Generalization Technik

Die Technik des Stacking verwendet mehrere Basismodelle gefolgt von einem Meta-Learner. Die Basismodelle werden verwendet, um Vorhersagen vorzunehmen und der Meta-Learner kombiniert diese Vorhersagen, um die Genauigkeit zu verbessern. Dabei sind folgende Schritte typisch:

1. Trainiere mehrere Basismodelle mit unterschiedlichen Ansätzen auf dem gleichen Trainingsdatensatz.
2. Erstelle Vorhersagen dieser Modelle auf einem Validierungssatz.
3. Verwende die Vorhersagen als Eingaben für den Meta-Learner.

from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, VotingClassifier# Basismodelle definierenmodel1 = LogisticRegression()model2 = RandomForestClassifier()# Meta-Learner definierenmeta_learner = LogisticRegression()# Vorhersagen stackenstacked_model = VotingClassifier(estimators=[('lr', model1), ('rf', model2)], voting='soft')stacked_model.fit(X_train, y_train)