Boosting算法

最新推荐文章于 2025-06-01 23:53:41 发布
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分类专栏： Machine Learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaomengszu/article/details/54562074
本文介绍了Boosting算法的过程，包括权重初始化、弱分类器的训练及权重计算，以及最终分类器的构建。强调了Adaboost算法的错误率下降特性和避免过拟合的能力。并列举了其在二分类、特征选择以及修正分类问题中的应用。

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Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，这族算法的工作机制类似：先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合。 根据所给算法描述，好像只能同质 集成。
百度百科的介绍：
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这
Adaboost
些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。 其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作
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Boosting的一些基本概念
Timie的专栏
03-22 1670
        Boosting 的思想源于：三个臭皮匠，胜过诸葛亮。Finding many rough rules of thumb can be a lot easier and more effective than finding a single, highly prediction rule.基本概念：1、机器学习（Machine Learning)：将一些已知的并已被成
集成学习之boosting
weixin_41653859的博客
04-20 411
Datawhale开源项目：机器学习集成学习与模型融合(基于python): [链接](https://link.youkuaiyun.com/?target=https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/EnsembleLearning) Bagging思想的实质是：通过Bootstrap 的方式对全样本数据集进行抽样得到抽样子集，对不同的子集使用同一种基本模型进行拟合，然后投票得出最终的预测。我们也从前面的探讨知道：B
boosting算法介绍
08-08
对流行的boosting算法的通俗易懂的介绍
Boosting算法简介
01-06 1万+
一、Boosting算法的发展历史 　　Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法。 　　1）bootstrapping方法的主要过程 　　主要步骤：
决策树-机器学习
最新发布
ma_ant的博客
06-01 931
决策树是一种树形结构，树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果。它主要用于分类和回归任务，通过递归地分裂数据集构建树状结构。2.决策树构建过程（三要素）① 特征选择选择较强分类能力的特征② 决策树的生成根据选择的特征生成决策树③ 决策树的剪枝决策树也容易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合3.优缺点及应用可解释性强能处理非线性关系对缺失值有一定鲁棒性容易过拟合对数据变化敏感可能产生不稳定树结构。
Boosting算法讲解
01-15
Boosting算法是一种集成学习策略，其目标是提升弱分类器的性能，将其转化为强学习算法。在机器学习中，弱学习算法是指那些只有稍微优于随机猜测的分类器，其错误率略低于0.5。而强学习算法则具有较高的识别准确率，...
boosting算法
02-21
boosting 算法
分类算法：集成学习方法与Boosting算法
kkchenjj的博客
07-14 1099
集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习策略，它通过构建并结合多个学习器来提高预测性能。其核心思想是：多个弱学习器（Weak Learner）可以通过某种方式组合成一个强学习器（Strong Learner）。弱学习器是指其预测能力略高于随机猜测的学习器，而强学习器则具有较高的预测准确率。集成学习方法，尤其是Bagging和Boosting，为提高机器学习模型的性能提供了强大的工具。通过理解它们的原理和差异，我们可以根据具体问题选择最合适的集成策略，从而构建出更稳定、更准确的预测模型。
Boosting算法（提升法和Gradient Boosting）
03-14
### Boosting算法详解 #### 一、Boosting算法概述 Boosting算法作为一种强大的集成学习方法，在机器学习领域占据着极其重要的地位。它通过构建多个弱分类器并将它们以一定的方式组合起来，形成一个强分类器。...
Adaboost算法的理解
xuzhongxian的专栏
05-11 1万+
本原理Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器（弱分类器一般选用单层决策树）进行合理的结合，使其成为一个强分类器。Adaboost采用迭代的思想，每次迭代只训练一个弱分类器，训练好的弱分类器将参与下一次迭代的使用。也就是说，在第N次迭代中，一共就有N个弱分类器，其中N-1个是以前训练好的，其各种参数都不再改变，本次训练第N个分类器。其中弱分类器的关系是第N个弱分类器更可能分对前N-1个弱...
机器学习——模型融合：Boosting算法
weixin_39753819的博客
04-09 2531
Boosting算法通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器，能够提高模型的泛化能力。常见的Boosting方法包括AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoost、LightGBM和CatBoost等。Boosting方法在实际应用中取得了很好的效果，但也需要注意训练时间较长和对异常值敏感等缺点。
机器学习 —— Boosting算法
热门推荐
starter_____的博客
02-15 4万+
Boosting算法（提升法） 算法的三个要素 （1）函数模型：Boosting的函数模型是叠加型的，即F(x)=∑i=1kfi(x;θi)F(x)=∑i=1kfi(x;θi)F(x)=\sum_{i=1}^{k}f_i(x;\theta_i) （2）目标函数：选定某种损失函数作为优化目标E{F(x)}=E{∑i=1kfi(x;θi)}E{F(x)}=E{∑i=1kfi(x;θi)}E\...
Boosting 算法
4AM_明朝百晓生
11-26 1539
前言： Boosting 是一种集成学习方法，它由多个弱分类器组成（准确率>50%）。预测时，用若分类器分别进行预测，然后投票得到结果。 相对随机森林是样本随机抽样构造的训练集，Boosting 更关注被前面弱分类器错分的样本。 AdaBoost 由Freund等人提出，是Boosting算法的一种实现版本。 最后给出乳腺癌分类的例子 目录 ...
【机器学习算法】：Boosting提升算法（Adaboost）
yuanCruise
06-19 2079
Boosting提升算法 所谓提升算法，即在分类问题中，通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类器性能。而AdaBoost是一种典型的提升算法。 由于得到弱学习算法比强嘘唏算法更容易获取。而我们有许多将弱学习算法提升为强学习算法的Boosting方法，其中最具代表性的是AdaBoost。大多数的提升方法都是改变训练的概率分布（训练数据的权值分布），针对不同数...
人工智能知识全面讲解：Boosting族算法
Lee达森的博客
06-28 7200
9.2.1 Boosting是什么Boosting是一类算法的统称，翻译成中文为“自适应”算法，它们的主要 特点是使用一组弱分类器通过“迭代更新”的方式构造一个强分类器。在每轮 迭代中会在训练集上产生一个新的弱分类器，然后使用该弱分类器对所有样本 进行分类，从而评估每个样本的重要性。从中文名可以看出来，Boosting算法 的每轮学习都会根据数据调整参数，不断提升模型的准确率。 Boosting算法的工作机制如图9-3所示。它首先基于训练样本生成一个弱 学习器，然后基于弱学习器的表现调整样本分布，即增加错误
决策树、bagging、boosting算法思想
SherleyC的博客
10-17 1693
本文内容主要以算法思想为主，介绍决策树原理，从决策树迁移到集成学习主要是由于随机森林比较好使，引出了bagging和它的亲戚boosting。有趣的思想包括：决策树的信息熵、随机森林的泛化性能、boosting的改变样本分布与前向分步思想 1.决策树 人类判断的机制：由上及下逐级决策，将大问题化为多个子问题。 决策树机制：选择不同的划分属性，将问题逐步划分建成一棵树状图。 由根结点（原始问...
【集成学习】Boosting算法详解
码农努力学习
01-09 2767
集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。相比于单个模型，集成学习通过多个基学习器的“集体智慧”来增强模型的泛化能力，通常能够提高模型的稳定性和准确性。Bagging：通过并行训练多个模型并对其结果进行平均或投票来减少方差Boosting：通过按顺序训练多个模型，每个模型都试图纠正前一个模型的错误，从而减少偏差Stacking：通过训练多个不同类型的基学习器，并将它们的输出作为特征输入到一个高层模型中，从而提升预测性能。
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