结合多个不同模型以提高预测准确性
在机器学习的上下文中，集成（Ensemble）指的是为了完成同一任务而训练的有限数量的机器学习模型的集合（可能包括人工神经网络）。通常情况下，这些模型是独立训练的，然后将它们的预测结果进行组合。
当不同模型的预测结果不同时，使用集成进行分类比使用任何单个分类器更有用。在这里，我们将讨论如何组合不同的分类器并创建一个集成，然后使用集成进行预测任务。本文将讨论以下内容：
- 使用Sklearn的VotingClassifier构建集成。
- VotingClassifier中的硬投票和软投票是什么？
- 使用VotingClassifier检查单个模型的性能。
- 最后，使用GridSearchCV + VotingClassifier为单个模型找到最佳参数。
让我们开始吧！
数据准备：
为了演示VotingClassifier的用法，我使用了心脏衰竭预测数据集（根据开放数据库许可可用）。在这里，任务是进行二分类预测，判断具有特定属性的患者是否患有心脏病。数据集包含10个属性，包括年龄、性别、静息血压等，收集了900多名患者的数据。让我们检查一些不同参数的分布情况。我们通过检查“ClassLabel”计数（1表示心脏病，0表示健康）来了解健康和患病人群与性别的关系。
总体而言，我们可以看到相对于女性，男性患病的比例更高。我们还可以检查一些单个特征的分布情况，如胆固醇和静息血压，我们可以看到患病患者的胆固醇和静息血压较高，特别是对于女性。