Adaptive Boosting(AdaBoost)

本文介绍了AdaBoost算法的工作原理,包括如何通过有放回的采样构造不同的训练数据集,并利用这些数据集训练出多个弱分类器。此外还讨论了如何调整样本权重来提高后续模型的差异性。

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1. Motivation

bootstrap在训练集上通过有放回的采样构造出不同的训练数据,该过程可以看作在完整训练集上,为每一个样本赋予不同的权重。若该样本在本次抽样中没有被选中,则其权重为0。

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在采样得到的每一个数据集 u(t)n 上训练得到模型 gt 。为了增加不同 gt 之间的差异性,可采用如下思路:经过训练得到的模型 gt 在数据集 u(t)n 上具有较好的表现,我们希望 gt 在数据集 u(t+1)n 上的表现较差,这样通过 u(t+1)n 训练出的模型 gt+1gt 就会存在差异。
具体做法就是让 gt 模型在构造出的 u(t+1)n 数据集上的二分类准确率为50%,这样就等同于机选。

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具体例子如下:在数据集 u(t)n 上,模型 gt 分类正确的数据有6211个,分类错误的数据有1126个。因此在构造 u(t+1)n 时,将分类错误的样本权重乘以 1126 ,将分类正确的样本权重乘以 6211 。即放大错误,减小正确的影响。

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将多个较弱的模型

2. Algorithm

Adaptive Boosting 算法训练出多个不同的模型 gt ,并将其组合起来形成一个更强的模型 G(x) 。Adaptive Boosting在训练模型和计算模型权重上是同时进行的。具体流程如下:

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### Adaptive Boosting 算法原理 AdaBoostAdaptive Boosting)算法是一种自适应的Boosting方法,起源于Robert Schapire和Yoav Freund在1995年发表的一篇论文[^1]。该算法的核心在于通过对一系列弱学习器进行自适应加权,将这些弱学习器组合成一个强学习器。 具体来说,在每次迭代过程中,AdaBoost会调整训练样本权重分布,使得被错误分类的数据点获得更高的权重。这样可以促使后续的学习器更加关注之前误分的样例,从而逐步改进整体性能并减少误差率。随着迭代次数增加,最终形成一个强大的综合模型来完成预测任务[^2]。 ### 实现方式 以下是使用 Python 和 `sklearn` 库实现 AdaBoost 的简单例子: ```python from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 创建模拟数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=7) # 划分训练集测试集 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split( X, y, test_size=0.33, random_state=7) # 初始化 AdaBoost 分类器 model = AdaBoostClassifier() # 训练模型 model.fit(train_x, train_y) # 预测新实例类别标签 predictions = model.predict(test_x) # 输出准确度得分 print(accuracy_score(test_y, predictions)) ``` 这段代码展示了如何利用 `scikit-learn` 中内置的 `AdaBoostClassifier` 来构建和评估一个简单的二元分类问题解决方案[^4]。 ### 应用场景 AdaBoost 在多个领域都有广泛应用,特别是在处理分类问题方面表现尤为突出。例如图像识别、自然语言处理以及生物信息学等领域都可以见到其身影。由于它能够有效地结合多个较弱的假设形成更强有力的结果,因此非常适合用来解决那些单个模型难以取得良好效果的任务。
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