20、集成学习与情感分析：从算法到应用

集成学习与情感分析：从算法到应用

1. 集成学习基础

集成学习是一种强大的机器学习技术，它通过组合多个分类模型来抵消它们各自的弱点，从而得到稳定且性能良好的模型。常见的集成学习方法包括装袋（Bagging）和提升（Boosting）。

1.1 装袋算法

装袋算法通过从训练数据集中抽取随机的自助样本，并通过多数投票组合各个训练好的分类器，从而有效降低模型的方差。然而，装袋算法在减少模型偏差方面效果不佳，因此通常对低偏差的分类器集合执行装袋操作，例如未剪枝的决策树。

1.2 提升算法

提升算法的集成由非常简单的基础分类器（也称为弱学习器）组成，如决策树桩。提升算法的关键概念是关注难以分类的训练示例，让弱学习器从误分类的训练示例中学习，以提高集成的性能。

原始提升算法的步骤如下：
1. 从训练数据集 D 中无放回地抽取一个随机子集 $d_1$ 来训练一个弱学习器 $C_1$。
2. 从训练数据集中无放回地抽取第二个随机训练子集 $d_2$，并添加 50% 之前误分类的示例来训练一个弱学习器 $C_2$。
3. 找到训练数据集 D 中 $C_1$ 和 $C_2$ 存在分歧的训练示例 $d_3$，以训练第三个弱学习器 $C_3$。
4. 通过多数投票组合弱学习器 $C_1$、$C_2$ 和 $C_3$。

与原始提升算法不同，自适应提升（AdaBoost）使用完整的训练数据集来训练弱学习器，并在每次迭代中重新加权训练示例，以构建一个从集成中先前弱学习器的错误中学习的强分类器。

1.3 AdaBoost 算法详解

1.3.