Adaboost 原理介绍和python代码实现

最新推荐文章于 2024-11-28 21:27:52 发布
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Adaboost是一种自适应的提升方法，通过结合多个弱分类器形成强分类器。文章介绍了Adaboost的基本原理，包括初始化权重、迭代过程、弱分类器的选择和权重计算、样本权重更新，以及最终的强分类器构建。此外，还分享了作者使用Python实现Adaboost的尝试，尽管分类效果不理想，但有助于理解Adaboost的工作机制。

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Adaboost 原理

Adaboost 全称为 adaptive boost, 意为自适应的提升方法，作用是能够通过分布不同权重的方式将多个弱分类器提升为一个强分类器，不同的弱分类器解决不同的分类问题，多个弱分类器通过加权组合得到一个强分类器。详细公式过程如下:

  1. 给定 N 个样本的特征向量 (x1,.....) (x2.....) ...(xN,....)(x_1, .....) \, (x_2.....) \, ...(x_N, ....)(x1​,.....)(x2​.....)...(xN​,....), 每一个样本都有对应的标签 y1, y2,...yN{y_1, \, y_2, ... y_N}y1​,y2​,...yN​ 与之相对。
  2. 初始化每个样本权重 D1(i)=(w1,.....wN)D_1(i) = (w_1,.....w_N)D1​(i)=(w1​,.....wN​) ，初始权重值都为1/N1/N1/N。
  3. 循环迭代 TTT 次，每一次迭代执行如下步骤:
    1. 找出分类误差最小的弱分类器 hjh_jhj​ , 计算公式为：$h_j = arg, min , \theta $，其中 θ=∑1NDi∗(hj(xi...)≠ yi)\theta = \sum_1^N D_i * (h_j(x_i...) \neq \,y_i)θ
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