测试算法:使用习得的决策树执行分类 使用算法:此步骤可以适用于任何监督学习任务,而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义 收集数据:可以使用任何方法 我们利用 createDataSet() 函数输入数据 使用算法:此步骤可以适用于任何监督学习任务,而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。 项目案例2: 使用决策树预测隐形眼镜...
RF 算法由很多决策树组成,每一棵决策树之间没有关联。建立完森林后,当有新样本进入时,每棵决策树都会分别进行判断,然后基于投票法给出分类结果。 3.1 思想 Random Forest(随机森林)是 Bagging 的扩展变体,它在以决策树为基学习器构建 Bagging ...
1. adaboost算法的基本思想 2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率,一般有如下两种: bagging: 不同的base model可以并行计算,输出预测结果少数服从多数,回归问题则对多个模型输出的结果求平均。 boosting:后一个模型的训练需要依赖前一个模型,...
2、遍历上面stump_classify函数所有可能的输入值,找到最佳的单层决策树(给定权重向量d时所得到的最佳单层决策树)。best_stump就是最佳的单层决策树,一个字典,里面存放这个单层决策树的'dimension'(上一段代码注释)、'threshold'(阈值)、'inequality_sign'(不等号,less_than和greater_than)。 结合代码和注释看即可。
AdaBoost算法包括使用非常短的(一级)决策树作为弱学习者,依次添加到集合中。每一个后续的模型都试图纠正它之前的模型在序列中做出的预测。这是通过对训练数据集进行权衡来实现的,将更多的注意力放在先前模型出现预测错误的训练实例上。 在本教程中,您将了解如何开发用于分类和回归的 AdaBoost 集成。
3.2 Bagging 的具体算法与流程 Bagging 的具体流程：数据集生成：对原始数据集进行有放回的随机抽样，生成多个子数据集模型训练：在每个子数据集上训练一个基模型（如决策树）结果综合：对每个基模型的预测结果进行平均或投票，得到最终的预测结果 3.3 Bagging 的优缺点 优点：减少方差：通过对多个基模型的预测结果...
AdaBoost 是一种更高级的「森林」类型的决策树,和随机森林比起来,它有以下三个特点 AdaBoost 的每棵树都只有一个根节点和两个叶子节点,实际上叫树桩(stump)可能会更合适 AdaBoost 的每个树桩的权重是不同的,而随机森林中的每棵树的权重是相同的 前一个树桩的错误数据会影响后一个树桩的生成,意味着后面的树桩...
Adaboost算法的主要流程如下: 先赋予训练集中每个样本一个权重(一开始初始化为相等的值),这些权重构成权重向量D。 在训练数据集上训练出一个弱分类器并计算该分类器的错误率,然后再同一数据集上再训练弱分类器。 在弱分类器的第二次训练当中,会更新样本权重向量D,其中上次分对的样本的权重会降低,分错的样本的权...
1.4 SAMME算法 Adaboost提升树使用指数损失函数的直接推广到可以处理多个类别的情况的一个算法是SAMME算法(Stagewise Additive Modeling using a Multi-class Exponential loss function)。 在SAMME中,一个主要的改进就是将某个样本的标签从一个类别变成了一个向量。比如对于样本x_i,其原来的标签为y_i,在SAMME中,则...
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,也就是一种集成分类方法(Ensemble Method)。 计量经济学的视角 可以从计量经济学的角度理解提升方法(Boosting)的内容。 这里的目标是要解决: 损失函数ℓ,以及预测器集合M。这是一个优化问题。这里的优化是在函数空间中进行的,是一个简单的优化问题。从数...