提升方法AdaBoost算法完整python代码

最新推荐文章于 2025-06-07 11:11:27 发布
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分类专栏： python 机器学习 文章标签： 机器学习 python 算法 adaboost
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本文详细介绍了提升方法中的AdaBoost算法，从提升方法的基本概念出发，深入讲解了AdaBoost的工作原理，包括弱分类器的选择、权重调整以及多类别分类的扩展应用。通过伪代码和实际Python代码实现，阐述了单层决策树弱分类器的构建过程，并提供了使用马疝病数据集进行测试的案例。此外，还讨论了选择不同弱分类器的可能性。

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提升方法AdaBoost算法完整python代码

提升方法简述

俗话说，“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，对于一个复杂的问题，一个专家的判断往往没有多个专家的综合判断来得好。通常情况下，学习一个弱学习算法比学习一个强学习算法容易得多，而提升方法研究的就是如何将多个弱学习器转化为强学习器的算法。

  • 强学习算法：如果一个多项式的学习算法可以学习它，而且正确率很高，那就是强可学习的。
  • 弱学习算法：如果一个多项式的学习算法可以学习它，正确率仅仅比随机猜测略好，那就是弱可学习的。

这里写图片描述

AdaBoost算法简述

AdaBoost是adaptive boosting（自适应boosting）的缩写，运行过程如下：赋予训练集中的每个样本一个权值D，一开始权值都是相等的，然后训练一个弱分类器并计算错误率，分类正确的样本会降低权重，而分类错误的样本会提高权重，接着再次根据权重训练一个弱分类器，这么做是为了让新的弱分类器在训练中更加关注未被分类正确的样本。为了综合所有弱分类器的结果，每个分类器都有一个权重α，基于错误率ε计算的。

ϵ=未正确分类的样本数目所有样本数目
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Python adaboost算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
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AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversions_t，Classifier_type），有两种类型的分类器，“ Gradient_Boost”和“ Decision_tree”可以放入第4个输入中。 adaboost返回一个4元组（stump，stump_weights，errors，D_weights） 您可以使用predict（stumps，stump_weights，X_test）对训练集进行预测。 这将返回该X_test的标签数组
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