集成学习是否是指多个特定分类器的实例，例如决策树分类器；还是指几种分类器的混合，如神经网络、决策树、支持向量机等？

我查看了维基百科关于Bagging集成学习者的描述。它提到：

Bagging导致了“不稳定过程的改进”（Breiman, 1996），例如，神经网络、分类和回归树，以及线性回归中的子集选择（Breiman, 1994）。

我对这个描述有点困惑。我还查看了MATLAB中集成算法的实现。例如这个：

load fisheririsens = fitensemble(meas,species,'AdaBoostM2',100,'Tree')

meas和species是fitensemble函数的输入。在这个例子中，它使用了类型为Tree的AdaBoostM2弱学习器，并且使用了100个这样的学习器。这个函数的简单实例如何展示集成学习是用来结合不同分类器的，如神经网络、KNN、朴素贝叶斯？

有谁能解释一下集成学习到底是什么，以及MATLAB在其fitensemble函数的实现中试图做什么？

回答：

集成学习的基本思想是结合多个模型以提高预测性能。它们被认为是设计在现有学习算法之上的元算法。有几种方法：

• Bagging（代表Bootstrap Aggregation）生成一组模型，每个模型在数据的随机抽样上进行训练（bootstrap 重抽样：替换抽样N个实例）。这些模型的预测被结合/聚合以通过平均产生最终预测。

• 随机子空间：其思想是随机化学习算法，例如在应用训练算法之前随机选择一组特征（例如，考虑随机森林）。每个模型在投影到随机选择的子空间上的数据上进行训练。然后通过通常的简单多数投票结合模型的输出。

• Boosting：也建立在投票/平均多个模型的概念上，但它根据模型的表现对模型进行加权。它以迭代方式构建模型，其中新的模型被鼓励成为早期模型误分类的实例的“专家”。如果基础学习算法不太复杂（弱学习器），Boosting效果最好。这个算法有几个变体（AdaBoost、LogitBoost、GentleBoost、LPBoost等）。

• Stacking：结合多个基础学习器的预测（通常是不同类型的：kNN、ANN、SVM等），不像之前那样使用投票，而是使用元学习器（在基础模型的输出上训练的模型）。因此，基础学习器的预测被作为输入数据输入到下一层的元学习器中，以产生最终预测。

fitensemble是MATLAB用于构建用于分类和回归的集成学习者的函数。它支持三种方法：bagging、boosting和子空间。你可以选择三种可用的弱学习器：决策树（实际上是决策树桩）、判别分析（线性和二次两种）或k-最近邻分类器。

注意：除了Subspace方法外，所有boosting和bagging算法都基于树学习器。子空间可以使用判别分析或k-最近邻学习器。

例如，以下代码使用AdaBoost方法在训练数据集X及其对应的类别Y上训练一个由100棵树组成的决策树集成分类器。

ens = fitensemble(X, Y, 'AdaBoostM1', 100, 'Tree')

（M1部分表示二元分类器，有一个扩展的M2版本用于多类问题）