Python 我是否可以使用XGBoost来增强其他模型（例如朴素贝叶斯、随机森林）？

我正在做一个欺诈分析项目，我需要一些帮助。之前，我使用SAS Enterprise Miner了解了更多关于boosting/Integration技术的知识，并且了解到boosting可以帮助提高模型的性能

目前，我的团队已经在Python上完成了以下模型：朴素贝叶斯、随机森林和神经网络。我们希望使用XGBoost提高F1成绩。我不确定这是否可行，因为我只看到关于如何单独使用XGBoost或NaiveBayes的教程

我正在寻找一个教程，他们将向您展示如何创建一个朴素的贝叶斯模型，然后使用boosting。在那之后，我们可以比较有无提升的指标，看看它是否有所改进。我对机器学习比较陌生，所以这个概念可能是错误的

我想替换XGBoost中的值，但不确定要更改哪一个，或者它是否可以这样工作

朴素贝叶斯

XGBoost

从理论上讲，使用scikit learn实现任何基础分类器的增强都是简单而直接的。例如，对于朴素贝叶斯分类器，它应该是：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

nb = GaussianNB()
model = AdaBoostClassifier(base_estimator=nb, n_estimators=10)
model.fit(X_train, y_train)

等等

在实践中，我们从来没有使用朴素贝叶斯或神经网络作为基础分类器来提升，更不用说随机森林，它们本身就是一种集成方法

Adaboost和随后衍生的类似boosting方法，如GBM和XGBoost，是使用决策树DTs作为基本分类器构思的，更具体地说，是决策树桩，即深度仅为1的DTs；今天，如果您没有在上面的scikit learn的AdaBoostClassifier中明确指定base_分类器参数，那么它假设decisionTreeClassifier max_depth=1，即decision stump，这是有充分理由的

DTs适用于此类融合，因为它们本质上是不稳定的分类器，而上述其他算法则不是这种情况，因此，当用作增强算法的基础分类器时，后者不会提供任何功能。

理论上，使用scikit learn，增强任何基本分类器都是简单而直接的。例如，对于朴素贝叶斯分类器，它应该是：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

nb = GaussianNB()
model = AdaBoostClassifier(base_estimator=nb, n_estimators=10)
model.fit(X_train, y_train)

等等

在实践中，我们从来没有使用朴素贝叶斯或神经网络作为基础分类器来提升，更不用说随机森林，它们本身就是一种集成方法

Adaboost和随后衍生的类似boosting方法，如GBM和XGBoost，是使用决策树DTs作为基本分类器构思的，更具体地说，是决策树桩，即深度仅为1的DTs；今天，如果您没有在上面的scikit learn的AdaBoostClassifier中明确指定base_分类器参数，那么它假设decisionTreeClassifier max_depth=1，即decision stump，这是有充分理由的

DTs适用于此类融合，因为它们本质上是不稳定的分类器，而上述其他算法的情况并非如此，因此后者在用作boosting算法的基础分类器时不会提供任何功能

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

nb = GaussianNB()
model = AdaBoostClassifier(base_estimator=nb, n_estimators=10)
model.fit(X_train, y_train)