先在训练样本上训练得到第一个弱分类器并计算分类器的错误率 ; 在同一数据集上再次训练弱分类器,在分类器的二次训练中,会重新调整每个样本的权重,其中第一次分类正确的样本的权重将会降低,而分类错误的样本权重将会提高 为了从所有弱分类器中得到最终的分类结果,Adaboost为每个分类器都分配了一个权重值alpha,这一...
boosting:后一个模型的训练需要依赖前一个模型,所以模型的训练会特备耗时没法并行,Adaboost、GBDT、Xgboost主要有这三种。 对样本赋予权重,迭代的方式构造弱分类器,后一个分类器依赖前一个分类器 。 多个弱分类器的线性组合得到最终的强分类器。 例如: 对于前一个分类器分错的样本,后一个分类器会格外的注重,训练...
Adaboost算法:Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。 adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的,他根据每次训练集中每个样本分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将修改过...
GBDT算法的描述,不正确的是( ) A、决策树+Boosting=GBDT B、GBDT算法主要是用了Boosting方法 C、GBDT与AdaBoost 的对比,都是 Boosting 家族成员,使用弱分类器;都使用前向分步算法 D、梯度提升算法通过迭代地选择一个梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值