77、分类器组合：提升性能的新策略

分类器组合：提升性能的新策略

在机器学习和模式识别领域，分类器组合是提升分类性能的重要手段。本文将深入探讨两种不同的分类器组合方法：通过线性规划实现排名边际最大化的分类器组合，以及最大化ROC曲线下部分面积的二分器组合。

排名边际最大化的分类器组合

在不精确的环境中，当先验概率和成本未知时，排名器比分类器更有用。排名边际是衡量排名函数性能的重要指标，它表示分类器在特征空间中移动而不改变样本点标签的距离。

1. 关键概念
   • 关键对 ：指一个正样本和一个负样本组成的对，分类器应保证正样本的得分高于负样本。
   • 排名边际 ：定义为所有关键对中得分差的最小值。
2. RankBoost算法
   • 原理 ：基于提升技术，在弱学习器对关键对进行排名后重新分配权重。
   • 特点 ：局部优化排名边际，最终收敛于排名边际的最大化。
3. 线性规划实现排名边际最大化
   • 问题定义 ：考虑K个已训练分类器的线性组合，通过选择合适的权重来最大化排名边际。
   • 数学模型 ：将问题转化为线性规划问题，可表示为：