在 AdaBoost 中,后续模型的训练基于前一个模型的预测结果,形成依赖关系。这种级联方式使 AdaBoost 更专注于解决之前未能正确预测的样本,逐步优化预测性能。AdaBoost 充分考虑了每个弱学习器的发言权,不同于随机森林的简单投票或计算平均值。AdaBoost 的核心思想在于:每一轮迭代后更新样本权重和弱学习器权重。 XGBoost(...
XGBoost（Extreme Gradient Boosting）：基于梯度提升决策树（GBDT），通过优化目标函数（包括损失函数和正则...
Adaboost是先为训练数据赋予相等的一个权重,然后基于训练数据训练出一个弱分类器,随后计算出该分类器的错误率(错误分类的样本/所有样本的数目),再结合错误率对每个样本的权重进行更新,使得分错的样本其权重变大,同时还会结合错误率为每个分类器赋予不同的权重值。(使用的为同质个体学习器树模型,对于分类问题的集成策...
AdaBoost Gradient Boost XGBoost Histogram-Based Gradient Boost LightBoost CatBoost 总结 介绍 在集成学习中,目标是用多种学习算法最成功地训练模型。Bagging方法是一种集成学习方法,将多个模型并行应用于同一数据集的不同子样本。Boosting是另一种在实践中经常使用的方法,它不是并行构建的,而是按顺序构建的,目的是训...
机器学习(九):集成学习(bagging和boosting),随机森林、XGBoost、AdaBoost,机器学习中的集成学习,包括袋装法和继承法。同时讲解有随机森林,XGBoost,AdaBoost算法。
XGBOOST的算法流程如下: 五:总结 (一):Adaboost与GBDT算法 Adaboost算法的模型是一个弱学习器线性组合,特点是通过迭代,每一轮学习一个弱学习器,在每次迭代中,提高那些被前一轮分类器错误分类的数据的权值,降低正确分类的数据的权值。最后,将弱分类器的线性组合作为强分类器,给分类误差小的基本分类器大的权值。每...
AdaBoost Gradient Boost XGBoost Histogram-Based Gradient Boost LightBoost CatBoost 总结 介绍 在集成学习中,目标是用多种学习算法最成功地训练模型。Bagging方法是一种集成学习方法,将多个模型并行应用于同一数据集的不同子样本。Boosting是另一种在实践中经常使用的方法,它不是并行构建的,而是按顺序构建的,目的是训...
adaboost是一种综合弱分类器的技术，通过训练一系列简单的模型，让它们共同工作以达到与复杂模型相媲美的预测效果。这一思想在于，多个简单的模型协同作用，能够弥补单一模型的缺陷，从而达到提升整体性能的目的。而xgboost则是将adaboost的思想具体化，并融入了更深入的数学原理和优化方法。它同样构建多棵树...
AdaBoost Gradient Boost XGBoost Histogram-Based Gradient Boost LightBoost CatBoost 总结 介绍 在集成学习中,目标是用多种学习算法最成功地训练模型。Bagging方法是一种集成学习方法,将多个模型并行应用于同一数据集的不同子样本。Boosting是另一种在实践中经常使用的方法,它不是并行构建的,而是按顺序构建的,目的是训...
AdaBoost Gradient Boost XGBoost Histogram-Based Gradient Boost LightBoost CatBoost 总结 介绍 在集成学习中,目标是用多种学习算法最成功地训练模型。Bagging方法是一种集成学习方法,将多个模型并行应用于同一数据集的不同子样本。Boosting是另一种在实践中经常使用的方法,它不是并行构建的,而是按顺序构建的,目的是训...