adaboost： 0%正确率=100%正确率

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Adaboost是一种二分类算法，其核心在于通过调整系数来确保每个子分类器的表现优于随机猜测。当子分类器准确率大于1/2时，Adaboost能够自适应地调整其系数，以改善整体分类效果。本文深入探讨了Adaboost如何通过改变子分类器的权重和数据样本的权重来提高分类精度。

adaboost是二分类算法

二分类器有个很好的性质：若sign（f）em>1/2，将分类器改为 -sign（f）即可


对于adaboost，其系数能自适应em>1/2的情况


子分类器Gm（x）系数 am=1/2 log( (1-em)/em )

为负 am<0

对应的加权子分类器：amGm（x）取负，则该子分类器等价于em<1/2的分类器（-Gm（x））


另一方面，数据集的权值更新：Wm+1,i=1/Zm x Wm,i x exp(-am yi Gm(xi))

也是因为am与Gm同时出现负负得正，使得各数据得到了正确的权重更新

数据处理和分析之分类算法：Adaboost：Adaboost算法历史与背景
2401_87715305的博客
09-27 1086
Adaboost，全称为Adaptive Boosting（自适应提升），是一种迭代的机器学习算法，主要用于分类问题。它通过结合多个弱分类器（即准确率略高于随机猜测的分类器）来形成一个强分类器。Adaboost的核心思想是，每次迭代时，它都会根据上一次迭代中分类器的表现来调整训练数据的权重，使得那些被错误分类的样本在下一次迭代中得到更多的关注，从而提高整体分类的准确性。
数据处理和分析之分类算法：Adaboost：Adaboost算法的权重更新机制
最新发布
2401_87715305的博客
09-27 1601
虽然使用sklearn库非常方便，但理解Adaboost算法的内部工作原理并自己实现它，可以加深对算法的理解。下面是一个自定义Adaboost算法的实现示例。定义一个函数来使用训练好的Adaboost模型进行预测。"""使用Adaboost模型进行预测"""
第八章 AdaBoost算法（提高分类准确率）
moving
09-16 5021
AdaBoost是一种流行的提升（提高分类准确率的组合分类方法）算法。它是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的最终分类器。算法本身是改变数据分布实现的，它根据每次训练集之中的每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改权值的新数据送给下层分类器进行训练，然后将每次训练得到的分类器融合起
机器学习算法（2）——AdaBoost算法
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01-18 2206
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【项目实战】Python实现AdaBoost分类模型(AdaBoostClassifier算法)项目实战
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一, 有着坚实的理论基础, 在实践中得到了很好的推广和应用。算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器, 为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法。AdaBoost算法的特点是对不同的样本赋予不同的权重。Ada，就是adaptive，翻译过来也就是自适应。AdaBoost是给不...
adaboost 预测马病的几率,最大auc取法, 测试集准确率82.09%
howard789的博客
03-15 1413
1. 以机器学习中的horseColicTraining 为训练样本, horseColicTest为测试样本 2. 实践中当训练次数大的时候会过拟合, 以最大训练次数40次, 取最大的auc的次数为最佳训练次数, 3. 每次训练都会计算auc并绘图, 迭代40次后, 依照最大auc的次数重新训练,得到3个弱分类器,此时 auc 0.526 4.进行测试, 测试集错误率17.91% 最终r...
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2401_87715305的博客
09-27 1310
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机器学习实战系列（六）：Adaboost提升法
Machine Learning with Tutors
07-13 991
目前刚开始做，有不对的欢迎指正，也欢迎大家star。除了 版本差异，代码里的部分函数以及代码范式也和原书不一样（因为作者的代码实在让人看的别扭，我改过后看起来舒服多了）。在这个系列之后，我还会写一个scikit-learn机器学习系列，因为在实现了源码之后，带大家看看SKT框架如何使用也是非常重要的。Adaboost提升算法是机器学习中很好用的两个算法之一，另一个是SVM支持向量机；机器学习面试中也会经常提问到Adaboost的一些原理；
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潘多拉星系的专栏
04-03 753
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基于AdaBoost的营销响应预测
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Adaboost 提升方法就是从弱学习器出发，反复学习，得到一系列弱分类器（基本分类器），然后组合这些弱分类器，构成一个强分类器。 本篇通过基本思路、算法、误差分析、向前分步算法、提升树等角度进行说明。 基本思路 待解决问题 1、每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布 2、如何将弱分类器组合成强分类器 解决方法 1、高低赋权：提高在前一轮分类中分类错误的样本的权值，降低分类正确的样本的权值（分类问题被一系列弱分类器“分而治之”） 2、加权多数表决：加大分类误差率小的弱分类器的权值，使其在表决中起较大的作用。
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