融合机器学习算法：用VotingClassifier实现分类多模型的投票集成

背景

VotingClassifier是一种集成学习方法，它将多个不同的机器学习模型组合起来，通过投票的方式对分类任务做出决策，从而提高整体模型的预测性能和鲁棒性

VotingClassifier的核心机制

VotingClassifier提供两种主要的投票策略硬投票和软投票

硬投票：每个子模型对每个样本预测一个类别标签，最终分类结果取决于子模型中预测类别得票最多的那个类别，适合模型预测准确率较高且相差不大的场景
软投票：子模型返回的是类别的概率分布（即预测某类别的概率），将每个模型预测的概率加权平均，最终选择概率最高的类别作为预测结果，适合具有概率输出能力的模型（如 XGBoost、LightGBM、CatBoost 等）

VotingClassifier的优劣势

优势：性能提升集成多个模型的优点，能有效提升预测性能，尤其是当单个模型存在欠拟合或过拟合时、鲁棒性强如果某些子模型表现较差，不会严重影响整体结果（尤其是软投票）、灵活性支持组合多种不同类型的模型（如树模型、线性模型、神经网络等）
劣势：对弱模型敏感如果所有模型都表现较差，投票集成的效果也会有限、依赖模型概率输出软投票要求模型返回概率分布，某些模型可能不支持、需要调试参数子模型的选择、超参数调整、权重设置等都需要耗费一定的时间

代码实现

数据读取

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", message=".*does not have valid feature names.*")
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedf = pd.read_excel('2024-12-20公众号Python机器学习AI.xlsx')
# 划分特征和目标变量
X = df.drop(['class'], axis=1)
y = df['class']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=df['class'])

加载一个包含特征和目标变量的Excel数据集，将数据划分为训练集和测试集，准备用于机器学习模型的训练和测试，其中目标变量class表示分类标签，且为二分类数据（目标变量只有两个类别）

硬投票模型实现

from sklearn.ensemble import VotingClassifier, RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier, AdaBoostClassifier
from xgboost import XGBClassifier
from lightgbm import LGBMClassifier
from catboost import CatBoostClassifier# 定义各个模型
rf_clf = RandomForestClassifier(random_state=42)
xgb_clf = XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss', random_state=42)
lgbm_clf = LGBMClassifier(random_state=42, verbose=-1)
gbm_clf = GradientBoostingClassifier(random_state=42)
adaboost_clf = AdaBoostClassifier(random_state=42, algorithm='SAMME')
catboost_clf = CatBoostClassifier(verbose=0, random_state=42)# 创建硬投票分类器
voting_hard = VotingClassifier(estimators=[('RandomForest', rf_clf),('XGBoost', xgb_clf),('LightGBM', lgbm_clf),('GradientBoosting', gbm_clf),('AdaBoost', adaboost_clf),('CatBoost', catboost_clf)],voting='hard'
)# 训练硬投票分类器
voting_hard.fit(X_train, y_train)

定义多个机器学习分类模型（随机森林、XGBoost、LightGBM、梯度提升、AdaBoost 和 CatBoost），并将它们通过硬投票（Hard Voting）的方式组合成一个集成分类器（VotingClassifier），硬投票会根据各个模型的预测结果取多数票决定最终分类结果，最后，使用训练数据X_train和y_train对硬投票分类器进行训练，为后续分类任务做好准备

软投票模型实现

# 创建软投票分类器
voting_soft = VotingClassifier(estimators=[('RandomForest', rf_clf),('XGBoost', xgb_clf),('LightGBM', lgbm_clf),('GradientBoosting', gbm_clf),('AdaBoost', adaboost_clf),('CatBoost', catboost_clf)],voting='soft',  # 将硬投票 ('hard') 修改为软投票 ('soft')weights=[1, 1, 1, 1, 1, 1]  # 当 weights 没有被显式设置时默认权重相等
)
# 训练软投票分类器
voting_soft.fit(X_train, y_train)

创建一个软投票分类器（Soft Voting），将多个机器学习模型（随机森林、XGBoost、LightGBM、梯度提升、AdaBoost和CatBoost）集成在一起。软投票会根据每个模型预测的类别概率进行加权平均（这里所有模型权重均为1），并选择概率最大的类别作为最终预测结果。随后，使用训练数据集X_train和y_train对软投票分类器进行训练，以便应用于分类任务，相比硬投票，软投票能够更好地利用模型预测概率的信息

软投票分类器使用权重参数 weights，为每个模型分配相同的权重 [1, 1, 1, 1, 1, 1]，这意味着每个模型对最终预测结果的影响力是相等的。在软投票中，分类器的预测概率会根据其权重进行加权平均，然后选择加权概率最高的类别作为最终预测结果。如果某些模型在实际中表现更优，可以通过调整权重（如给更强的模型更高的权重）来提升分类器整体性能，从而使其对最终决策的贡献更大

在软投票分类器中，由于最终预测结果是基于模型预测概率的加权平均，这就要求每个参与投票的模型能够返回预测概率分布。然而，像 SVM（支持向量机）等一些模型默认情况下并不会返回预测概率，它们只提供类别标签的预测值。这使得这些模型在软投票中难以直接使用。如果确实需要将这样的模型纳入软投票分类器，可以通过设置其参数（如在 SVM 中启用 probability=True）来强制模型返回概率，但这可能会增加训练时间或降低模型性能。因此，在软投票中，优选像随机森林、XGBoost、LightGBM、CatBoost 等天然支持概率输出的模型，以确保集成效果和模型兼容性

模型成绩输出

from sklearn.metrics import classification_report# 硬投票预测测试集
y_pred_hard = voting_hard.predict(X_test)# 输出硬投票模型的评价指标
print("Classification Report for Hard Voting:")
print(classification_report(y_test, y_pred_hard))# 软投票预测测试集
y_pred_soft = voting_soft.predict(X_test)# 输出软投票模型的评价指标
print("Classification Report for Soft Voting:")
print(classification_report(y_test, y_pred_soft))

使用硬投票和软投票分类器对测试集进行预测，并通过分类报告（classification_report）评估两种投票方式的分类性能，包括精确率、召回率和F1分数等指标，从结果中可以看出，软投票的总体准确率（accuracy）略高于硬投票（0.83 vs 0.82），并且在分类报告中，软投票在多个指标（如精确率和加权平均分数）上表现更优，表明软投票更好地综合了各模型的预测概率信息

混淆矩阵输出

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
# 硬投票的混淆矩阵
conf_matrix_hard = confusion_matrix(y_test, y_pred_hard)
# 软投票的混淆矩阵
conf_matrix_soft = confusion_matrix(y_test, y_pred_soft)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6), dpi=1200)
# 绘制硬投票混淆矩阵热力图
sns.heatmap(conf_matrix_hard, annot=True, annot_kws={'size': 15}, fmt='d', cmap='YlGnBu', cbar_kws={'shrink': 0.75},ax=axes[0])
axes[0].set_title('Confusion Matrix (Hard Voting)', fontsize=15)
axes[0].set_xlabel('Predicted Label', fontsize=15)
axes[0].set_ylabel('True Label', fontsize=15)
# 绘制软投票混淆矩阵热力图
sns.heatmap(conf_matrix_soft, annot=True, annot_kws={'size': 15}, fmt='d', cmap='YlGnBu', cbar_kws={'shrink': 0.75},ax=axes[1])
axes[1].set_title('Confusion Matrix (Soft Voting)', fontsize=15)
axes[1].set_xlabel('Predicted Label', fontsize=15)
axes[1].set_ylabel('True Label', fontsize=15)
plt.tight_layout()
plt.savefig("混淆矩阵_硬投票_软投票.pdf", format='pdf', bbox_inches='tight')
plt.show()

可视化硬投票和软投票分类器的混淆矩阵，通过热力图对比两种投票方式的分类效果

硬投票ROC绘制

from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
# 初始化字典存储每个模型的预测结果和ROC信息
models = {'RandomForest': rf_clf,'XGBoost': xgb_clf,'LightGBM': lgbm_clf,'GradientBoosting': gbm_clf,'AdaBoost': adaboost_clf,'CatBoost': catboost_clf
}
# 绘制ROC曲线
plt.figure(figsize=(10, 8))
for name, model in models.items():# 获取预测概率y_proba = model.fit(X_train, y_train).predict_proba(X_test)[:, 1]# 计算ROC曲线和AUCfpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_proba)auc_score = roc_auc_score(y_test, y_proba)# 绘制ROC曲线plt.plot(fpr, tpr, label=f"{name} (AUC = {auc_score:.2f})")
# 添加对硬投票分类器的ROC曲线
voting_hard.fit(X_train, y_train)
y_pred_hard = voting_hard.predict(X_test)
# 使用投票分类器计算硬投票下的AUC和假阳率、真阳率
y_proba_hard = voting_hard.transform(X_test)[:, 1]  # 获取概率
fpr_hard, tpr_hard, _ = roc_curve(y_test, y_proba_hard)
auc_score_hard = roc_auc_score(y_test, y_proba_hard)
plt.plot(fpr_hard, tpr_hard, label=f"Voting (AUC = {auc_score_hard:.2f})", linestyle='--')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', label="Random Guessing")
plt.xlabel('False Positive Rate (FPR)', fontsize=18)
plt.ylabel('True Positive Rate (TPR)', fontsize=18)
plt.title('ROC Curve of Base Models and Voting Classifier', fontsize=18)
plt.legend(loc='lower right')
plt.grid()
plt.savefig("ROC Curve of Base Models and Voting Classifier.pdf", format='pdf', bbox_inches='tight',dpi=1200)
plt.show()

从图中可以看出，所谓的Voting ROC曲线是通过对多个基分类器的预测概率进行求平均后计算得到的。由于硬投票分类器本身不返回概率分布，而是基于多数表决输出最终的类别，因此无法直接计算其ROC曲线。这里的Voting ROC是一种近似处理方式，将基分类器的预测概率取平均后作为集成模型的预测概率，再根据该平均概率计算ROC曲线和AUC分数。这种方法并非硬投票的真实表现，但可以用来间接评估集成模型的总体概率预测性能，因此它无法直接生成ROC曲线，需单独分析基分类器的ROC或切换为软投票（基于概率）以便绘制整体ROC曲线

软投票ROC绘制


# 获取软投票分类器的预测概率
y_proba_soft = voting_soft.predict_proba(X_test)[:, 1]  # 选择正类的概率# 计算软投票分类器的ROC曲线和AUC值
fpr_soft, tpr_soft, _ = roc_curve(y_test, y_proba_soft)
auc_score_soft = roc_auc_score(y_test, y_proba_soft)# 绘制ROC曲线
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(fpr_soft, tpr_soft, label=f"Soft Voting (AUC = {auc_score_soft:.2f})")# 添加随机猜测的基线
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', label="Random Guessing")# 图形修饰
plt.xlabel('False Positive Rate (FPR)', fontsize=18)
plt.ylabel('True Positive Rate (TPR)', fontsize=18)
plt.title('ROC Curve of Soft Voting Classifier', fontsize=18)
plt.legend(loc='lower right')
plt.grid()
plt.savefig("ROC Curve of Soft Voting Classifier.pdf", format='pdf', bbox_inches='tight',dpi=1200)
plt.show()

软投票能够直接绘制ROC曲线的原因是：软投票分类器基于各基分类器的预测概率进行加权平均后，输出的是一个连续的概率分布。这种概率分布可以直接用于计算ROC曲线和AUC分数，因为 ROC曲线反映的是模型在不同阈值下的分类性能，而这种连续的预测概率可以提供灵活的阈值调整

相比之下，硬投票只输出离散的类别标签（如0或1），没有概率信息，无法直接用于ROC曲线的绘制，因此，软投票由于其基于概率输出的特性，可以轻松绘制ROC曲线并评估分类器性能，关注微信公众号：Python机器学习AI

往期推荐

从模型构建到在线部署：基于Stacking集成模型的全流程实现与SHAP可视化

探究SHAP交互效应：基于shap.dependence_plot与自定义可视化方法的对比分析

利用Optuna TPE算法优化RF模型及3D曲面图展示调参过程

nature medicine二分类结局随机森林模型构建与评估复现

期刊配图：分类变量SHAP值的箱线图及可视化优化展示

如何用SHAP解读集成学习Stacking中的基学习器和元学习器以及整体模型贡献

从入门到实践：如何利用Stacking集成多种机器学习算法提高模型性能

整合数据分布+拟合线+置信区间+相关系数的皮尔逊相关可视化

期刊配图：通过变量热图展示样本与模型预测的关联信息

期刊配图：如何有效呈现回归、分类模型的评价指标