集成学习：AdaBoost

最新推荐文章于 2025-06-11 10:06:53 发布

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分类专栏： Machine Learning 文章标签：集成学习 AdaBoost

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本文深入介绍了集成学习中的AdaBoost算法，解析了其工作原理及流程，并提供了Python实现代码。AdaBoost能够将一系列弱学习器转化为强学习器，通过迭代调整样本权重实现优化。

集成学习

集成学习通过构建并合并多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统。
如果在集成学习中我们使用的学习器只包括同种类型的个体学习器，如“决策树集成”中全是决策树，这种集成叫同质集成，这里面的个体学习器称之为“基学习器”，相应的学习算法称之为“基学习算法”，反之称为“异质集成”，个体学习器称为“组件学习器”。

集成学习的结果通过投票法产生，即“少数服从多数”。
对个体学习器的要求：

准确性：个体学习器应该有一定的准确性。
多样性：个体学习器间应该具有差异性。

集成学习大致可以分为两类：

个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成序列化的方法，如Boosting。
个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法，如Bagging，和随机森林。

AdaBoost

Boosting是一族可以将弱学习器提升为强学习器的算法,AdaBoost（adaptive boosting自适应增强）是Boost一族的典型代表。

AdaBoost算法流程

训练集 $T=\{(x_1,y_1), (x_2,y_2)…(x_N,y_N)\}$ ,其中 $xi∈Rnx_i \in R^n$ , $yi∈{−1,1}y_i \in \{-1,1\}$ ,使用 $M$ 个弱学习器。

步骤一：
初始化训练数据的权值分布，一开始每一个样本赋予相同的权值 $1N\frac{1}{N}$
$D_1=(w_{11},w_{1,2},...,w_{1N}),w_{1i}=\frac{1}{N},i=1,2,...,N$
步骤二：
进行多轮的迭代学习，使用具有权值分布的 $D_m$ 的训练数据集来学习，得到基本分类器。分对的样本的权值会降低，分错的样本的权值会增加，目的是使分错的训练样本得到更多的关注。每个学习器都会有一个权值 $a_m$ , $a_m$ 的值是基于每个弱分类器的错误率 $ϵm\epsilon_m$ 进行计算的。
$\epsilon=\frac{未正确分类的样本数目}{所有样本数目}$
$\epsilon_m=P(G_m(x_i) \ne y_i) =\Sigma_{i=1}^Nw_{mi}I(G_m(x_i) \ne y_i)$
学习器的权值为
$\alpha_m = \frac{1}{2}ln(\frac{1-\epsilon}{\epsilon})$
从这个公式可以看出当 $ϵ\epsilon$ 小于0.5时 $α>=0\alpha>=0$ ,意味着学习器的误差率越小的基学习器在最终的分类器中作用越大。
然后我们还需要做的就是更新样本的权值
$D_{m+1}=(w_{m+1,1},w_{m+1,2},...,w_{m+1,N})$
$w_{m+1,i}=\frac{w_{mi}}{Z_m}exp(-\alpha_m y_iG_m(x_i)),i=1,2,...,N$
这样可以使得被基本分类器Gm(x)误分类样本的权值增大，而被正确分类样本的权值减小。
其中 $Z_m$ 是规范化因子，可以使得 $D_{m+1}$ 成为一个概率分布
$Z_m= \Sigma_{i=1}^Nw_{mi}exp(-\alpha_m y_i G_m(x_i))$
具体的证明过程参见周志华《机器学习》P172~P176。
步骤三：
组合各弱学习器:
$f(x)=\Sigma_{m=1}^{M}\alpha_mG_m(x)$
得到最终的分类器为
$G(x)=sign(f(x))=sign(\Sigma_{m=1}^{M}\alpha_mG_m(x))$
$s i g n (x)$ 在 $x < 0, x = 0, x > 0$ 时取值为-1，0，1

AdaBoost流程
参考这个图片可以更加形象的理解AdaBoost的流程。
伪代码表示：

Python 实现

AdaBoost.py

#-*- coding=utf8 -*-
from numpy import *
def loadData():
    dataMat = matrix([[1.,2.1],
                      [2.,1.1],
                      [1.3,1.1],
                      [1.,1.],
                      [2.,1.]])
    classLabel = [1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0]
    return dataMat,classLabel

#根据数据与阀值的比较进行分类
def stumpClassify(dataMatrix,dimen,threshVal,threshIneg):
    retArray = ones((shape(dataMatrix)[0],1))
    if threshIneg == 'lt':
        retArray[dataMatrix[:,dimen]<= threshVal] = -1.0
    else:
        retArray[dataMatrix[:,dimen]> threshVal] = -1.0
    return retArray

#创建最佳的单层决策树
def buildStump(dataArr,classLabels,D):
    dataMatrix = mat(dataArr);
    labelMat = mat(classLabels).T
    m,n=shape(dataMatrix)
    #initial
    numSteps = 10.0
    bestStump ={}
    bestClasEst = mat(zeros((m,1)))
    minerror = inf
    #遍历属性
    for i in range(n):
        rangeMin = dataMatrix[:,i].min()
        rangeMax = dataMatrix[:,i].max()
        stepSize = (rangeMax -rangeMin)/numSteps
        for j in range(-1,int(numSteps)+1):
            for inequal in ['lt','gt']:
                #设定阀值
                threshVal = (rangeMin+float(j)*stepSize)
                predictedVals = stumpClassify(dataMatrix,i,threshVal,inequal)
                errArr = mat(ones((m,1)))
                errArr[predictedVals==labelMat]=0
                weightedError = D.T*errArr
                if weightedError < minerror:
                    minerror = weightedError
                    bestClasEst = predictedVals.copy()
                    bestStump['dim'] = i
                    bestStump['thresh']=threshVal
                    bestStump['ineq'] = inequal
    #返回单层决策树的节点，误差，以及预测值
    return bestStump,minerror,bestClasEst

#基于单层决策树的AdaBoost训练过程
def AdaBoostTrainDS(dataArr,classLabels,numIt=40):
    #弱分类器的列表
    weakClassArr=[]
    m = shape(dataArr)[0]
    #step1:初始化训练数据的权值
    D = ones((m,1))/m
    aggClassEst = mat(zeros((m,1)))
    #串行训练各个弱分类器
    for i in range(numIt):
        bestStump,error,classEst = buildStump(dataArr,classLabels,D)
        print "D:　",D.T
        #计算学习器的权值
        alpha = float(0.5 * log((1.0 - error)/max(error, 1e-16)))
        bestStump['alpha']=alpha
        weakClassArr.append(bestStump)
        print "classEst: ",classEst.T
        #更新数据的权值
        expon = multiply(-1*alpha*mat(classLabels).T,classEst)
        D = multiply(D,exp(expon))
        D = D/D.sum()
        aggClassEst += alpha * classEst
        print "aggClassEst: ",alpha*classEst
        aggErrors = multiply(sign(aggClassEst)!=mat(classLabels).T,ones((m,1)))
        errorRate = aggErrors.sum()/m
        print "total error: ",errorRate,"\n"
        if errorRate == 0.0:
            break;
    return weakClassArr

#AdaBoost分类器
def adaClassify(datToClass,classfierArr):
    dataMatrix = mat(datToClass)
    m = shape(dataMatrix)[0]
    aggClassEst = mat(zeros((m,1)))
    for i in range(len(classfierArr)):
        classEst = stumpClassify(dataMatrix,classfierArr[i]['dim'],classfierArr[i]['thresh'],classfierArr[i]['ineq'])
        aggClassEst +=classfierArr[i]['alpha']*classEst
        print aggClassEst
    return sign(aggClassEst)

test.py

import AdaBoost
from numpy import *
#import api
#test loadData
dataMat,classLabel = AdaBoost.loadData()
print dataMat
#test buildStump
D = mat(ones((5,1))/5)
print AdaBoost.buildStump(dataMat,classLabel,D)
#test AdaBoost
classifierArr=AdaBoost.AdaBoostTrainDS(dataMat,classLabel,9)
#test classifier
print AdaBoost.adaClassify([[0,0],[5,5]],classifierArr)