机器学习之集成学习（三）Boosting回归算法实现

最新推荐文章于 2025-06-28 18:00:14 发布
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分类专栏： 机器学习算法思想及代码实现 文章标签： 机器学习 集成学习 boosting算法
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本文深入讲解了Boosting思想在回归任务中的应用，通过逐步迭代修正残差的方式，串行生成多个弱学习器并最终组合为强大的集成模型。以具体Python代码为例，演示了如何使用决策树构建Boosting回归模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

集成模型一览

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boosting思想

  • 先构建，后结合
  • 个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成，然后使用组合策略，得到最终的集成模型，这就是boosting的思想
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boosting回归例题

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注：每一轮的训练集发生变化（标签变为了残差），即下一个模型要基于新训练集进行学习，学习完毕后，将所有模型简单叠加，就得到了最终模型
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代码实现

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

df = pd.DataFrame([[1,5.56
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  对于任意Boosting算法，我们都需要明确以下几点： 损失函数L(x,y)L(x,y)L(x,y)的表达式是什么？损失函数如何影响模型构建？ 弱评估器f(x)f(x)f(x) 是什么，当下boosting算法使用的具体建树过程是什么？ 综合集成结果H(x)H(x)H(x)是什么？集成算法具体如何输出集成结果？   同时，还可能存在其他需要明确的问题，例如： 是加权求和吗？如果是，加权求和中的权重如何求解？ 训练过程中，拟合的数据XXX与yyy分别是什么？ 模型训练到什么时候停下来最好？   同
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集成学习—Boosting实现 弱学习器我们选用单层决策树，亦称为决策树桩，意思就是只有一个分支，要选取一个属性使得分类结果最好，这里不同于决策树常用的信息增益算法。 AdaBoosting实现有两个步骤 实现决策树桩 算出弱学习器的权重和更新数据集的权重 1. 首先处理数据： from numpy import * #def loadData(): # datMat = matrix(...
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