Метод ансамбля – это метод машинного обучения, который объединяет прогнозы нескольких моделей для повышения общей производительности и точности. Это популярный подход в области машинного обучения, который часто используется в различных областях, включая классификацию, регрессию и обнаружение аномалий. Вот некоторые распространенные методы ансамбля, а также примеры кода на Python:

1. Беггирование (агрегирование начальной загрузки):
   Беггирование объединяет прогнозы нескольких моделей, обученных на разных подмножествах обучающих данных. Это уменьшает переобучение и улучшает обобщение. Следующий код демонстрирует упаковку с использованием алгоритма случайного леса:

from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Create a base classifier
base_classifier = DecisionTreeClassifier()
# Create a bagging classifier
bagging_classifier = BaggingClassifier(base_estimator=base_classifier, n_estimators=10)
# Train the classifier
bagging_classifier.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = bagging_classifier.predict(X_test)

2. Повышение.
   Повышение объединяет слабых учащихся в сильных путем последовательного обучения моделей на взвешенных версиях обучающих данных. Основное внимание уделяется образцам, которые сложно правильно классифицировать. Следующий код демонстрирует повышение с использованием алгоритма AdaBoost:

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Create a base classifier
base_classifier = DecisionTreeClassifier()
# Create an AdaBoost classifier
boosting_classifier = AdaBoostClassifier(base_estimator=base_classifier, n_estimators=10)
# Train the classifier
boosting_classifier.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = boosting_classifier.predict(X_test)

3. Стекирование.
   Стекирование объединяет прогнозы нескольких моделей путем обучения метамодели на их выходных данных. Метамодель учится агрегировать прогнозы и делать окончательный прогноз. Следующий код демонстрирует стекирование с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.ensemble import StackingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
# Create a list of base classifiers
base_classifiers = [
    ('decision_tree', DecisionTreeClassifier()),
    ('svm', SVC())
]
# Create a stacking classifier
stacking_classifier = StackingClassifier(
    estimators=base_classifiers,
    final_estimator=LogisticRegression()
)
# Train the classifier
stacking_classifier.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = stacking_classifier.predict(X_test)

Это всего лишь несколько примеров ансамблевых методов. Другие популярные методы ансамбля включают метод случайного подпространства, повышение градиента и классификатор голосования. Каждый метод имеет свои преимущества и особенности, а выбор ансамблевого метода зависит от конкретной задачи и имеющихся данных.