2.2.1　集成学习

集成学习旨在通过多个模型的组合来获得更高的预测精度，同时减少过拟合。这种算法最早出现在20世纪70年代，后被广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理和金融预测。

常见的集成学习包括bagging、boosting、stacking和blending，这4种集成学习算法的原理如下。

（1）bagging。其全名为bootstrap aggregating，是一种通过组合多个模型的方法来降低预测误差的技术。在这种算法中，我们从原始数据集中随机选择样本（有放回地选择，即一个样本可以被选择多次，这就是“进行替换”的意思），然后对每个新生成的数据集训练一个独立的模型。最后，所有模型的预测结果被平均（对于回归问题）或者投票（对于分类问题）得到最终的预测。这种方法能够有效地减小模型的方差，提高模型的稳定性和准确性。

（2）boosting。这是一种依次训练多个模型的算法，每个后续模型都会试图修正其前一个模型的错误。采用这种策略可以将一类弱学习器（指其预测能力不强，比如简单的决策树）提升为强学习器。每个模型在训练时，都会更加关注前一个模型错误分类的样本，通过调整样本权重来实现其算法。所有模型的预测结果将根据其在训练过程中的表现进行加权融合，形成最终的预测。

（3）stacking。这是一种通过训练一个元模型（meta-model）来融合多个基模型预测结果的方法。在这种算法中，首先独立地训练多个不同的基模型，然后将这些模型的预测结果作为新的特征去训练一个元模型。元模型的目标是最好地组合各个基模型的预测结果。这种方法的优点在于，当基模型多样化时，它可以更好地捕捉数据的多种特性，并提高预测的准确性。

（4）blending。与stacking类似，两者的主要区别在于训练元模型时使用的数据。在blending中，元模型是在一个单独的数据集上训练的，而不是使用基模型的预测结果作为特征。这种方法更简单，但可能会因为信息泄露而导致过拟合。

生物学中使用集成学习的一个例子是预测蛋白质-蛋白质相互作用（protein-protein interaction，PPI）。PPI对发生在细胞内的一系列化学反应或物理事件都很重要，了解这一作用有助于开发新的疾病治疗方法。然而，对PPI的实验测定既费时又费钱，鉴于这种情况，研究人员开始采用机器学习方法从蛋白质序列和结构中预测PPI，并采用集成学习来提高PPI预测的准确性。具体来说，就是采用多个机器学习模型（如支持向量机、随机森林和梯度提升机），在不同的数据子集或不同的特征集上训练，然后用不同的方法（如多数投票或加权平均）将这些模型的输出结合起来，以做出最终预测。

图2-1描绘了人工智能、机器学习、深度学习、集成学习和生物信息学之间的关系。深色框表示本节的焦点，即生物信息学中的集成深度学习。图2-2展示了经典的集成学习框架，包括bagging、boosting及其变体，以及基于数据扰动的集成聚类。其中，X代表输入数据。

图2-1　人工智能、机器学习、深度学习、集成学习和生物信息学的关系

图2-2　经典的集成学习框架