机器学习：AdaBoost 算法及Python实现

最新推荐文章于 2025-06-07 11:11:27 发布
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#python #机器学习 #Adaboost #算法

本文深入探讨了AdaBoost算法的工作原理，包括其如何通过迭代弱分类器构建强分类器。同时，提供了使用Python实现AdaBoost的详细步骤，帮助读者更好地理解和应用这一强大的机器学习工具。

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AdaBoost算法

     Adaboost算法通过将多个弱学习器进行线性加权求和得到泛化能力较强的强学习器。对于该算法的数学基础以及推导过程很多书上都有讲到，不在赘述。这里主要说一下该算法的代码实现流程。
   1、构建基学习器。该基学习器为一单层决策树，对应代码中的stumpClassify()函数。该函数只能根据数据集中的某一维对数据进行分类。若一样本的该维数据小于阀值，则判定该样本为-1，若大于阀值判定样本为+1。
  2、选择能使加权错误率最小的维度与阀值。对数据集的所有维度和阀值遍历，计算每种情况下的误差，得出误差最小情况下的维度与阀值。这里的权重来自于样本权重向量D。
 3、进入主循环，设定最大基学习器的个数。当基学习器数量达到上限或者误差为0时循环停止。
 4、循环中先求出一个基学习器，根据该基学习的加权误差，来计算该基学习的权重以及更新权重向量D。具体公式如下：

                
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基于Adaboot算法与神经网络的Python实现
奇解
07-25 2959
一、AdaBoost算法描述 输入：训练集T=(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)T=(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{n},y_{n})T=(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xn​,yn​),y=−1,1y={-1,1}y=−1,1 输出：最终分类器G(x)G(x)G(x) （1）初始化权值分布 D1=(w11,w12,.....
机器学习：Adaboost算法(原理+python实现）
Docpark
02-16 1992
Adaboost算法 一 算法的实质 对于指定的分类器G(x),其分类效果可能未必理想，那么Adaboot算法则通过将分类器进行线性组合来提升分类效果,其表达式如下： 其中，x为数据的特征，f(x)为数据对应的分类类别，a_m为加权权重。G_m (x)为分类器函数G(x)第m次训练时数据所对应的分类类别，a_m为第m次训练时所对应的加权权重。 二 算法的实现 **输入：**针对一个训练集 其中x...
机器学习经典算法详解及Python实现--元算法、AdaBoost
codestrom04
04-08 233
转自：http://blog.youkuaiyun.com/suipingsp/article/details/41722435 第一节，元算法略述 遇到罕见病例时，医院会组织专家团进行临床会诊共同分析病例以判定结果。如同专家团临床会诊一样，重大决定汇总多个人的意见往往胜过一个人的决定。机器学习中也吸取了‘三个臭皮匠顶个诸葛亮’（实质上是由三个裨将顶个诸葛亮口误演化而来）的思想，这就是元算法的...
AdaBoost算法的原理及Python实现
最新发布
weixin_42131890的博客
06-07 31
AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应提升）是一种迭代式的集成学习算法，通过不断调整样本权重，提升弱学习器性能，最终集成为一个强学习器。它继承了 Boosting 的基本思想和关键机制，但在具体的实现中有着显著特点，成为具有一定特定性能和适用场景的集成学习算法。
机器学习 — AdaBoost算法（手稿+代码）
weixin_34308389的博客
09-30 249
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
python实现adaboost算法
Fools_______的博客
04-30 524
数据集为： 代码实现： import pandas as pd import numpy as np import math # 导入初始数据 data = [(0, 1, 3, -1), (0, 3, 1, -1), (1, 2, 2, -1), (1, 1, 3, -1), (1, 2, 3, -1), (0, 1, 2, -1), (1, 1, 2, 1), (1, 1, 1, 1),
头歌机器学习 --- Adaboost 第二关：Adaboost算法
qq_53229073的博客
12-08 7117
头歌机器学习 — Adaboost第二关：Adaboost算法 ```python # encoding=utf8 import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier # adaboost算法 class AdaBoost: ''' input:n_estimators(int):迭代轮数
机器学习AdaBoost算法原理与Python实现：集成学习中提升弱学习器性能的技术详解及应用实例
04-30
使用场景及目标：①理解AdaBoost算法的工作原理及其在提升弱学习器性能方面的机制；②掌握如何使用Python和scikit-learn库实现AdaBoost分类和回归任务。; 其他说明：AdaBoost算法虽然强大，但在处理含有大量噪声或...
python-机器学习-AdaBoost元算法
03-20
Python中的AdaBoost是一种强大的机器学习算法，它是一种元算法，也称为适应性加权 boosting。AdaBoost（Adaptive Boosting）是由Yoav Freund和...在Python中，使用Scikit-Learn库可以方便地实现和调优AdaBoost算法。
机器学习-基于Python实现的机器学习算法之AdaBoost.zip
03-03
在Python中，我们可以利用Scikit-Learn库来实现AdaBoost算法。 首先，我们来理解AdaBoost的基本原理。AdaBoost的目标是训练一系列的弱分类器（如决策树），每个弱分类器负责改进前一轮分类器的错误。初始时，所有...
Scikit-Learn实战KNN
weixin_30608503的博客
05-03 560
Scikit-Learn总结 Scikit-Learn（基于Python的工具包） 1.是一个基于Numpy，Scipy，Matplotlib的开源机器学习工具包。 2.该包于2007年发起，基本功能包涵了6个方面：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、预处理 包括了大量常用的算法：：SVM,逻辑回归,朴素贝叶斯,k-means 3.网站为：http://scikit-learn.org...
adaboost的源代码
08-12
adaboost 源代码，用matlab 编写
AdaBoost在matlab下的简单实现
07-22
对AdaBoost算法进行学习后，在matlab平台下，实现AdaBoost算法。在实验中，训练样本的产生方式是：X=rand(length,2);length是样本数。即，随机产生length个点（x,y）且x、y均位于区间[0，1]。点的类别为两类：正类、负类，取值分别为+1，-1。实现方式为Y=A.^2+B.^2; Z=[(floor(Y)-0.5)*2, A, B];采用的弱分类器是决策树桩分类器，具体为：用一条垂直于x轴或者垂直于y轴的直线划分样本点。因为训练样本点的产生是二次函数的，而弱分类器是一次函数的。即用多个一次函数去模拟二次函数的功能，所以理论上是可实现的。
AdaBoost_python_adboost_
09-30
adaboost python代码实现，且附有常用机器学习指标检测代码
基于BP的adaBoost分类算法
jiede1的博客
11-19 2361
在贴代码之前，必须说明的是：本代码是博主用于学习的，实现效果实在不理想。代码只是初步实现了BP和adaBoost的结合，但是经多次检测，adaBoost并没有做到优化分类效果，错误率与仅仅使用BP相同。这可能是在代码的实现过程里，分类标签是1和0所造成的（如果是1和-1可能情况有改善）。不过这只是博主的推测。总而言之，代码实现了大概85%的正确率。想要进一步学习或研究代码的，代码就请拿去用吧。对于实
三个臭皮匠——集成学习AdaBoost简单代码实现示例
weixin_45221012的博客
01-09 920
AdaBoost简单代码实现示例 集成学习：结合多个个体学习器（弱学习器）从而获得精确率很高的学习器（强学习器）。 “三个臭皮匠抵过一个诸葛亮”，多个弱分类器（准确率大于50%）串起来（协作）能达到很好的准确度。
python中的adaboost分类器
weixin_26711425的博客
09-08 1558
In recent years, boosting algorithms got huge popularity in data science or machine learning competitions. Most of the winners of these competitions use boosting algorithms to achieve high accuracy. T...
【BP分类】基于ADABOOST-BP算法实现数据分类附matlab代码
qq_59747472的博客
03-21 234
研究了多类别样本数据集的分类,针对传统的"一对一"或"一对多"BP-Ada-Boost算法,训练时间开销随着训练样本数以及训练样本种类的增加急剧增加,使其实际应用十分受限,尤其不适用于大规模数据分类的问题,提出了将多分类BP神经网络与使用多类分类指数损失函数的逐步叠加建模(SAMME)算法相结合以构造AdaBoost强发类的Multi-BP AdaBoost算法,实现模型信息的有效利用与融合增强.对传统"一对多"BP-AdaBoost算法和Multi-BP AdaBoost算法进行了对比试验,结果表明,在相
Adaboost的简单实现
freedom_king的博客
08-25 281
Adaboost在实现上并不困难，这里主要是参考的李航老师的《统计机器学习》和《机器学习实战》内容。 简单来说，先有个简单的二分类器，可以将数据分成两部分，目标变量值分别是-1和1。然后就用公式更新权值，一直计算就行了。 #coding= utf-8 from numpy import * def loadSimpData(): datMat = mat([[ 1. ,
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