boosting算法,也就是模型提升准则,scikit-learn实现了两种Adaboost分类算法,SAMME和SAMME.R。两者的主要区别是弱学习器权重的度量,SAMME使用对样本集分类效果作为弱学习器权重,而SAMME.R使用了对样本集分类的预测概率大小来作为弱学习器权重。由于SAMME.R使用了概率度量的连续值,迭代一般比SAMME快,因此AdaBoostClassifier...
1. 解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用的是Boosting的思想。 1.1 Boosting思想 Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式,各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加,每一层在训练的时候,对前一层基分类器分错的样本,给予更高的权重。测试时...
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,在boosting算法产生之前,还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法,即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法。 1)bootstrapping方法的主要过程 主要步骤: i)重复地从一个样本集合D中采样n个样本 ii...
现在我们知道boosting是组合多个弱学习器形成一个强学习器,那么一个自然而然的问题就是“boosting如何确定弱的规则?”为了发现弱的规则,我们可以应用不同分配下的基础的(机器)学习算法,每个算法都会生成一个弱规则,这是一个迭代的过程,多次迭代后,Boosting算法可以将它们组合成一个强大的决策规则。为了选择正确的分配方...
2. Boosting算法基本原理 给定输入向量 x 和输出变量 y 组成的若干训练样本(x1,y1)…(xn,yn),目标是找到近似函数F(X), 使得损失函数L (y, F(X))的损失值最小 L(y, F(X))的典型定义为 注:我们选择损失函数是和y的分布有关的,我们习惯选择第一个损失函数,这是我们是先验性认为y是服从正态分布的;...
Boosting算法是一种集成学习方法，通过逐步迭代训练弱分类器，并通过加权组合它们的预测结果来构建一个强分类器。下面是Boosting算法（以AdaBoost为例）的详细过程和一个案例：1. 数据准备：首先，将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练Boosting模型，测试集用于评估模型的性能。2. 初始化权重：对于训练集中的...
Boosting算法通过串行训练多个弱学习器并加权组合其预测结果,形成强学习器以提高模型性能。其核心在于动态调整样本权重以关注预测错误样本
Boosting算法是一种集成学习策略，通过组合多个弱学习器来提高整体模型的准确性。其主要特点和代表算法如下：核心策略：通过迭代地训练多个弱学习器，并将它们组合成一个强学习器，以提高预测性能。代表算法：ADABOOST：起始于对初始数据赋予平等权重，然后训练弱学习器。其特点是精度高但对异常数据较为敏感。
Boosting算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习,这可通过“重赋权法”(re-weighting)实施。对无法接受带权样本的基学习算法,则可通过“重采样法”(re-sampling)来处理。若采用“重采样法”,则可获得“重启动”机会以避免训练过程过早停止。可根据当前分布重新对训练样本进行采样,再基于新的采样结果重新训练处基...
Boosting是一种框架算法,拥有系列算法,如AdaBoost,GradientBoosting,LogitBoost等算法。 Boosting系列算法的主要区别在于其三要素选取的函数不同 可以提高任意给定学习算法准确度 训练过程为阶梯状,弱分类器按次序一一进行训练(实现上可以做到并行),弱分类器的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。最后以一定的方式将弱...