17、基于SBCART的存储设备性能预测

基于SBCART的存储设备性能预测

1. 决策树与预测误差

在决策树模型中，树的复杂度与预测误差之间存在着紧密的联系。随着树的规模不断增大，预测误差会逐渐减小，当树达到最大规模时，预测误差会降为 0。然而，这种最大规模的树往往过于复杂，在处理独立数据时表现不佳。因此，找到树的复杂度与误分类误差之间的最佳比例是一项关键操作。

交叉验证是一种无需调整任何参数的方法，但应用这种剪枝算法的成本较高。当决策树构建完成后，一个实例可以通过遍历剪枝后的树来进行预测。在每个树节点处，根据实例与该节点的分裂变量及其值的比较结果，选择左分支或右分支。最终，实例到达叶节点，叶节点的值即为预测值。

不过，分类与回归树（CART）可能会产生不稳定的决策树。对学习实例进行微小的修改，例如删除几个实例或更改分裂变量和值，都可能导致决策树发生根本性的变化。

2. 集成学习

集成学习的目标是构建一组个体模型，以提高单个模型的准确性和性能。许多研究人员已经通过集成方法证明了显著的性能提升。集成学习的基本步骤包括使用训练数据训练一系列模型，并使用投票策略来预测新的数据样本。

构建集成模型的两种常用技术是装袋（Bagging）和自适应提升（Adaboost）算法家族。这两种方法都会多次调用基础学习算法，使用不同的训练集。在装袋中，训练集是通过对原始训练集进行自助采样得到的，每个训练记录的权重相同。与装袋相比，自适应提升算法会在原始训练集上维护一组权重，并在每次使用基础学习算法训练模型后调整这些权重。调整会增加基础学习算法预测不佳的示例的权重，降低预测良好的示例的权重。

装袋只有在基础学习算法不稳定时才能生成多样化的分类器或模型，即训练集