from sklearn import ensemble
集成分类器(ensemble)：
1.bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier)
其原理是从现有数据中有放回抽取若干个样本构建分类器，重复若干次建立若干个分类器进行投票，通过投票决定最终的分类结构
2.RandomForest(ensemble.RandomForestClassifier)
对随机选取的子样本集分别建立m个CART(Classifier and Regression Tree)，然后投票决定最终的分类结果
Random在此处的意义：
1）Bootstrap 中的随机选择子样本集
2）Random subspace 的算法从属性中随机选择k个属性，每个树节点分裂时从这随机的k个属性中，选择最优的
3.Boosting(ensemble.weight_boosting)
在选择分类超平面时给样本加了一个权值，使得loss function尽量考虑那些分错类的样本。（i.e.分错类的样本weight 大）
-boosting 重采样的不是样本，而是样本的分布。
最后的分类结果是几个弱分类器的线性加权和。注意这几个弱分类器都是一种base classifier类别。
-与bagging的区别：1）bagging 的训练集是随机的，各训练集是独立的；而boosting训练集的选择不是独立的，每次选择的训练集都依赖于上一次学习的结果；
2） bagging的每个预测函数（即弱假设）没有权重，而Boosting根据每一次训练的训练误差得到该次预测函数的权重；
3）bagging的每个分类器的训练样本是随机抽样构建，而Boosting会对上一次分类输出的结果进行采样，错误的样本会有更高的权重；
4）bagging的各个预测函数可以并行生成，而boosting的只能顺序生成。对于神经网络这样极为耗时的学习方法，Bagging可通过并行训练节省大量的时间开销。
2）、3）的权重机制，体现了boosting“提升”的特性。
-与bagging的共同点：都可以通过使用for循环给estimator赋不同的分类器类型，以实现集成多种分类器，而不是单一的某一种（比如决策树）。
代表算法 Adaboost 和 Realboost。总的来说，Adaboost 简单好用，Realboost 准确
4、GBDT
使用决策树作为基本分类器；梯度提升优化算法；
重复选择一个表现一般的模型并且每次基于先前模型的表现进行调整；
不同的是，AdaBoost是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足，而GradientBoosting是通过计算梯度（gradient）来定位模型的不足。因此相比AdaBoost，GradientBoosting可以使用更多种类的目标函数。
5.Stacking
在stacking（堆叠）方法中，每个单独分类器的输出会作为更高层分类器的输入，更高层分类器可以判断如何更好地合并这些来自低层的输出。
参考文章：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8164315