Adaboost 的弱分类器权重调整策略

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已于 2023-08-02 01:19:05 修改

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分类专栏： Python实战文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

于 2023-08-02 00:24:31 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/132053292

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Adaboost是一种通过迭代训练弱分类器并组合成强分类器的机器学习方法，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。本文深入探讨了Adaboost中的弱分类器权重调整策略，包括样本权重更新、分类错误率和基分类器权重的计算，以及模型间融合策略如SAMME和SAMME.R。通过这些策略，Adaboost能够有效提高分类性能，降低弱分类器之间的耦合程度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

20世纪70年代提出的 AdaBoost (Adaptive Boosting) 方法是一种机器学习中的强分类器组合方法。该方法在分类任务中通过不断地训练弱分类器并将它们集成到一起形成一个强分类器，最后输出分类结果。AdaBoost 广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等领域。它能够有效地克服弱分类器之间复杂度的差异，提高分类性能。
如今，人们对 Adaboost 有了更加深刻的认识。Adaboost 是一种迭代式的方法，可以逐渐增加基分类器的数量，最终合并成一个强分类器。它所采用的训练方式使得基分类器之间的关系模糊化，从而降低基分类器之间的耦合程度。这对于解决分类问题中存在的噪声点问题十分重要。
本文主要介绍 Adaboost 分类方法中最关键的弱分类器权重调整策略，即 Adaboost 算法每一轮迭代过程中的样本权重更新方式。