目的:针对信用评分样本类别不平衡问题,提出一种新的分类方法——合成少数类过采样技术-自适应增强-决策树(SMOTE-AdaBoost-DT)模型.方法:首先,利用SMOTE生成少数类样本,降低数据的不平衡性;其次,利用以DT为基分类器的AdaBoost算法对数据进行分类预测;最后,选取Kaggle平台上的信贷数据集进行实证检验.结果:以AUC和G-...
基于SMOTE-AdaBoost-DT的类别不平衡 信用评分模型 赵佳丽1,徐明江2,吴增源1,郑素丽1 (1.中国计量大学经济与管理学院,浙江杭州310018;2.杭州千岛湖发展集团有限公司,浙江杭州311701)【摘要】目的:针对信用评分样本类别不平衡问题,提出一种新的分类方法——合成少数类过采样技术-自适应增强-决策树(SMOTE-AdaBoost-DT...
针对电力市场中购电商串谋的识别方法定性分析居多,实时性不高的问题,文中提出基于AdaBoost-DT算法的串谋行为智能识别方法,将AdaBoost-DT集成分类算法用于串谋识别中,解决了串谋行为难以量化识别的问题.从串谋机理出发,设计了一套基于任意2个购电商之间的串谋识别指标体系.面对数据不均衡问题,采用过采样法对训练数据集进...
AdaBoost-DT算法是一种经典的集成分类算法,通过对同一个训练样本训练若干弱分类器,基于分类器的错误率分配权重参数,最后通过累加加权的方式将这些弱分类器组合成一个强分类器,从而达到较好的分类效果。 AdaBoost-DT算法对基分类器的要求不高,而且可以根据迭代过程中分类错误率不断调整训练样本的权重,使得最终组合成的...
AdaBoost—SVMDT及其在HRRP识别中的应用 维普资讯 http://www.cqvip.com
于是每次学习新内容时,你都会花更多时间和精力在语法上,这就像Adaboost算法一样,逐步提升你的语言能力。 💡 Adaboost算法的优点包括: 强调难点样本,提高整体准确率。 在弱学习器基础上,逐步提升模型性能。 然而,它也有一些缺点: 对噪音数据敏感,可能导致过拟合。 计算复杂度高,训练时间长。 通过这些优点和缺点,...
其中最流行的两种方法是AdaBoost和Gradient Boosting。🌟首先,让我们详细了解AdaBoost算法。AdaBoost的基本思想是首先训练一个基础分类器(例如决策树),然后使用这个分类器对训练集进行预测。接着,算法会增加那些分类错误的训练数据的权重,以便在后续的迭代中给予更多关注。这个过程会重复进行,直到达到指定的迭代次数或...
🌈 AdaBoost算法 AdaBoost算法是Boosting中最著名的代表之一。它通过加权组合多个基学习器来构建一个强分类器。 加性模型:基学习器的线性组合(书中公式8.4)。T个基学习器加权结合为强分类器。 分类器权重公式(书中公式8.11):权重取决于分类器的错误率。分类效果好(错误率低)的权重大,分类效果差(错误率高)的...
📚 Adaboost(Adaptive Boosting)是一种强大的提升算法,它的核心思想是通过调整每个训练样本的权重,构建一系列基本分类器(通常是决策树桩),然后将这些分类器组合成一个强大的分类器。🔄 算法流程如下: 1️⃣ 初始化训练样本的权重:开始时,每个训练样本都被赋予相同的权重,通常是1/N,其中N是训练样本的总数。
随机森林是Bagging和决策树的结合体。 不需要手动划分训练集和测试集,因为大约有1/3的数据在放回采样中不会被抽到,这部分可以作为训练集。 为了引入多样性,随机森林增加了随机属性选择。 虽然实现简单,但功能强大,通常选择500个决策树。 🔝 AdaBoost AdaBoost是Boosting的一种,主要关注降低偏差。 它将弱学习器提...