在机器学习领域，集成学习是一种通过组合多个学习器来提高预测性能的方法。这种方法的核心思想是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”，即多个弱学习器的组合往往能够胜过单一强学习器。本文将详细介绍一些常见的集成学习算法，包括它们的特点、适用场景以及如何实现。
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种经典的集成学习方法，通过迭代地训练多个弱学习器并调整它们的权重来提高整体性能。在每次迭代中，AdaBoost会重点关注前一次分类错误的样本，从而使得后续的学习器能够更好地学习这些“困难”样本。AdaBoost算法可以分为分类器和回归器两种形式，分别用于处理分类和回归问题。
class AdaBoostClassifier:
def __init__(self, base_estimator=None, n_estimators=50, learning_rate=1.0, ...):
pass
class AdaBoostRegressor:
def __init__(self, base_estimator=None, n_estimators=50, learning_rate=1.0, ...):
pass
Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种通过随机抽样来提高模型泛化能力的方法。在Bagging算法中，每个学习器都是在原始数据集的一个随机子集上训练得到的。通过组合这些学习器的预测结果，Bagging算法能够有效地减少模型的方差，提高预测的稳定性。Bagging算法同样可以分为分类器和回归器两种形式。
class BaggingClassifier:
def __init__(self, base_estimator=None, n_estimators=10, max_samples=1.0, ...):
pass
class BaggingRegressor:
def __init__(self, base_estimator=None, n_estimators=10, max_samples=1.0, ...):
pass
ExtraTrees（Extremely Randomized Trees）是一种基于随机森林的集成学习方法。与随机森林不同，ExtraTrees在构建树的过程中会对每个节点的特征进行随机选择，从而生成更加多样化的树结构。这种随机性使得ExtraTrees算法能够更好地捕捉数据中的复杂关系，提高模型的泛化能力。ExtraTrees算法同样可以分为分类器和回归器两种形式。
class ExtraTreesClassifier:
def __init__(self, n_estimators=100, criterion='gini', max_depth=None, ...):
pass
class ExtraTreesRegressor:
def __init__(self, n_estimators=100, criterion='mse', max_depth=None, ...):
pass
Gradient Boosting是一种通过迭代地训练多个弱学习器并组合它们的预测结果来提高模型性能的方法。在每次迭代中，Gradient Boosting会计算当前模型的残差，并使用这些残差来训练下一个学习器。通过这种方式，Gradient Boosting能够逐步优化模型，提高预测的准确性。Gradient Boosting算法可以分为分类器和回归器两种形式，分别用于处理分类和回归问题。
class GradientBoostingClassifier:
def __init__(self, loss='deviance', learning_rate=0.1, n_estimators=100, ...):
pass
class GradientBoostingRegressor:
def __init__(self, loss='ls', learning_rate=0.1, n_estimators=100, ...):
pass
Isolation Forest是一种基于树的异常检测算法。与传统的树算法不同，Isolation Forest的目标是将异常样本与正常样本隔离开来，而不是对样本进行分类。通过随机选择特征和分裂点，Isolation Forest能够快速地将异常样本与正常样本分离，从而实现高效的异常检测。
class IsolationForest:
def __init__(self, n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=0.1, ...):
pass
Random Forest是一种基于树的集成学习方法。在Random Forest算法中，每个学习器都是一个决策树，它们在训练过程中会对特征和样本进行随机选择，从而生成多样化的树结构。通过组合这些树的预测结果，Random Forest算法能够有效地减少模型的方差，提高预测的稳定性。Random Forest算法同样可以分为分类器和回归器两种形式。
class RandomForestClassifier:
def __init__(self, n_estimators=100, criterion='gini', max_depth=None, ...):
pass
class RandomForestRegressor:
def __init__(self, n_estimators=100, criterion='mse', max_depth=None, ...):
pass
Stacking是一种通过组合多个学习器的预测结果来提高模型性能的方法。在Stacking算法中，每个学习器都是一个基学习器，它们的预测结果会被用作一个新的特征集，用于训练一个元学习器。通过这种方式，Stacking算法能够充分利用不同学习器的优势，提高模型的泛化能力。Stacking算法可以分为分类器和回归器两种形式。
class StackingClassifier:
def __init__(self, estimators, final_estimator=None, ...):
pass
class StackingRegressor:
def __init__(self, estimators, final_estimator=None, ...):
pass
Voting是一种通过组合多个学习器的预测结果来提高模型性能的方法。在Voting算法中，每个学习器都会对样本进行预测，然后通过投票的方式来确定最终的预测结果。Voting算法可以分为软投票和硬投票两种形式。软投票会考虑学习器的预测概率，而硬投票则直接根据学习器的预测结果进行投票。Voting算法同样可以分为分类器和回归器两种形式。
class VotingClassifier:
def __init__(self, estimators, voting='hard', ...):
pass
class VotingRegressor:
def __init__(self, estimators, voting='soft', ...):
pass