集成学习算法----Adaboost

1. Adaboost 算法思想

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，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的最终分类器。(就是大家所说的三个臭皮匠赛过诸葛亮)。算法本身是改变数据分布实现的（看完最后的例子会比较深刻的明白这句话），它根据每次训练集之中的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。将修改权值的新数据送给下层分类器进行训练，然后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策分类器。

2. 算法原理：

直接先上伪代码：

首先，对于任何一种监督学习算法，我们都需要训练数据集，如下：(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)，其中xi为特征集，yi为分类标签{-1，1}。

算法步骤如下：

(1). 初始化D1(i)=1/m，其中D1(i)表示第一层迭代时每个样本的权重;

(2). 根据Dt进行训练出第t个弱分类器

(3). 根据第t个弱分类器的错误率计算出该分类器的在整个分类器中的权重αt;

(4). 更新每个训练样本的权重Dt, 使那些分类错误的样本的权重变高，而分类正确的样本权重变低，进行下一个弱分类器；

(5). 最后形成总的分类器就是每个弱分类器及其权重乘积的加和。

简单来说，Adaboost有很多优点:

1)adaboost是一种有很高精度的分类器

2)可以使用各种方法构建子分类器，adaboost算法提供的是框架

3)当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。而且弱分类器构造极其简单

4)简单，不用做特征筛选

5)不用担心overfitting！

3. Adaboost 举例

也许你看了上面的介绍或许还是对adaboost算法云里雾里的，没关系，百度大牛举了一个很简单的例子，你看了就会对这个算法整体上很清晰了。下面我们举一个简单的例子来看看adaboost的实现过程：

图中，“+”和“-”分别表示两种类别，在这个过程中，我们使用水平或者垂直的直线作为分类器，来进行分类。

第一步：

根据分类的正确率，得到一个新的样本分布D2­，一个子分类器h1，其中划圈的样本表示被分错的。在右边的途中，比较大的“+”表示对该样本做了加权。

也许你对上面的ɛ1，ɑ1怎么算的也不是很理解。下面我们算一下，只有自己把算法演算一遍，你才会真正的懂这个算法的核心。

算法最开始给了一个均匀分布 D 。所以h1 里的每个点的权值都是0.1。ok，当划分后，有三个点划分错了，根据算法误差表达式得到 误差为分错了的三个点的值之和，所以ɛ1=(0.1+0.1+0.1)=0.3，而ɑ1 根据伪代码中公式可以算出来为0.42. 然后就根据算法把分错的点权值变大。如此迭代，最终完成adaboost算法。

第二步：

根据分类的正确率，得到一个新的样本分布D3，一个子分类器h2。

第三步：

得到一个子分类器h3。

整合所有子分类器：

因此可以得到整合的结果，从结果中看，及时简单的分类器，组合起来也能获得很好的分类效果。

4. 算法小结

总体来说，该算法就是提供一个算法框架，其实弱分类器的训练可以由多种算法进行训练，每个弱分类器根据其分类的准确率都有一个权值，最后形成总的分类器就是每个弱分类器及其权重乘积的加和。

参考文献：http://blog.csdn.net/haidao2009/article/details/7514787

免责声明：本文系网络转载。版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删除！