Ансамблевое обучение — это мощный метод, используемый в машинном обучении для объединения прогнозов нескольких моделей с целью повышения точности и уменьшения переобучения. Один из подходов к построению модели ансамбля заключается в использовании метаобучения и тестирования на исторических данных.
Метаобучение — это процесс обучения модели тому, как учиться. В контексте ансамблевого обучения метаобучение включает в себя обучение метамодели для изучения оптимальных весов для объединения прогнозов базовых моделей. Эти веса можно использовать для получения средневзвешенного значения прогнозов базовой модели, где веса изучаются на основе исторической производительности базовых моделей.
Тестирование на истории — это распространенный метод, используемый в финансах и других областях для оценки эффективности инвестиционной стратегии. В контексте ансамблевого обучения бэктестинг включает в себя обучение базовых моделей на разных сегментах данных временных рядов и оценку их эффективности на оставшихся данных. Затем результаты обратного тестирования можно использовать для обучения метамодели для определения оптимальных весов для объединения прогнозов базовых моделей.
Nixtla — это библиотека прогнозирования временных рядов на Python, которая предоставляет инструменты для ансамблевого обучения, включая метаобучение и ретроспективное тестирование. Вот пример того, как использовать классы Backtesting и MetaEnsembler Nixtla для построения модели ансамбля с использованием мета-обучения и тестирования:
from nixtla.ensemble import Backtesting, MetaEnsembler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
# Load the Boston Housing dataset
boston = load_boston()
# Initialize the base models
estimators = [('lr', LinearRegression()), ('knn', KNeighborsRegressor()), ('rf', RandomForestRegressor())]
# Initialize the backtesting ensemble
bt = Backtesting(estimators, cv=5, method='sliding', window_size=50)
# Fit the backtesting ensemble on the Boston Housing data
bt.fit(boston.data, boston.target)
# Initialize the meta-estimator
meta_estimator = LinearRegression()
# Initialize the meta-ensemble
meta_ensemble = MetaEnsembler(bt, meta_estimator)
# Fit the meta-ensemble on the Boston Housing data
meta_ensemble.fit(boston.data, boston.target)
# Use the meta-ensemble to make predictions on new data
y_pred = meta_ensemble.predict(new_data)
В этом коде мы сначала загружаем набор данных Boston Housing с помощью функции load_boston() из scikit-learn. Затем мы инициализируем три базовые модели: LinearRegression, KNeighborsRegressor и RandomForestRegressor. Затем мы инициализируем ансамбль Backtesting с тремя оценщиками, 5-кратной схемой перекрестной проверки и методом скользящего окна с размером окна 50. Мы подгоняем ансамбль Backtesting к данным.
Затем мы инициализируем метаоценщик, в данном случае это LinearRegression. Затем мы инициализируем объект MetaEnsembler ансамблем Backtesting и метаоценкой. Мы подгоняем объект MetaEnsembler к данным.
Наконец, мы используем объект MetaEnsembler для прогнозирования новых данных.
Используя метаобучение и ретроспективное тестирование, мы можем построить ансамблевую модель, которая сочетает в себе сильные стороны нескольких базовых моделей для получения более точных прогнозов. Этот подход может быть особенно эффективен для прогнозирования временных рядов, когда можно использовать несколько моделей для захвата различных аспектов данных временных рядов.
