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机器学习的Boosting技术(以AdaBoost为例)

本文将探究机器学习中的AdaBoost集成方法,本文要解决的问题如下:boosting集成技术是什么,它的工作原理是什么如何学习使用AdaBoost算法来提升决策树的性能如何使用得到的AdaBoost 从数据中得到AdaBoost模型AdaBoost在提升决策二分类的性能上表现最为出色。最初的AdaBoost被它的提出者Freund和Schapire称为AdaBoost.M1。 数据集中的每一个实例都被赋予了权重,初始的权重设置为:weight(xi) = 1 nxi:第i个实例,n:实例的数量。 AdaBoost集成技术依次加入弱学习器并用赋予权重的数据进行。该过程将一直持续到达到指定的弱分类器数量或者不能在数据集上进一步提升性能为止。 为AdaBoost模型准备数据本节列出了一些具有启发性的方法供读者参考:保证数据质量:因为集成方法会不断尝试纠正数据中的误分类实例,所以一定要保证数据是高质量的。

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AdaBoost

文章目录什么是 AdaBoost?Boosting是一种集合技术,试图从许多弱分类器中创建一个强分类器。这是通过从数据构建模型,然后创建第二个模型来尝试从第一个模型中纠正错误来完成的。 添加模型直到完美预测集或添加最大数量的模型。AdaBoost是第一个为二进制分类开发的真正成功的增强算法。这是理解助力的最佳起点。现代助推方法建立在AdaBoost上,最着名的是随机梯度增强机? 在创建第一个树之后,每个实例上的树的性能用于加权创建的下一个树应该关注每个实例的注意力。难以预测的数据被赋予更多权重,而易于预测的实例被赋予更少的权重。 ,AdaBoost充分考虑的每个分类器的权重;Adaboost算法缺点:AdaBoost迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定,可以使用交叉验证来进行确定;数据不平衡导致分类精度下降;比较耗时,每次重新选择当前分类器最好切分点 ;百度百科版本Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个不同的分类器(弱分类器),然后把这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)。

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    独家 | 一文读懂Adaboost

    BoostingBoosting是一种广泛应用的集成学习框架,该框架一般的过程是依次基础模型,并在过程中对集不断地进行调整,也即当前所用的集由前一次集根据某些策略调整得到 那么什么是Adaboost算法,一句话描述就是:在当前基础模型时,提高集中前一个基础模型误分类样本的权重,使得前面被误分类的样本获得更多的关注,从而提升当前基础模型。 第2到11行表示的是每一轮过程,t表示当前的轮数,T表示总的轮数第4行计算误差第5行计算当前基础模型的组合系数第6到8行更新样本权重Adaboost实例实现知道了Adaboost算法的执行过程 误差分析对于Adaboost模型,其最终模型误差的上界是可以推导出来的,如下所示:也就是说,Adaboost最终模型的误差上界可以由 确定,这个结论可以证明如下:算法分析通过2.2算法的伪代码我们可以分析一下 Adaboost算法通过将分类能力比较弱的基础分类器按照出来的组合系数组合成强分类器,以实现良好的预测性能,在的过程中不断提高上次错误分类样本的权重,从而提升整体模型分类能力。

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    机器学习的AdaBoost算法

    此外,现代助推方法建立在AdaBoost上,最显著的是随机梯度增强机。通常,AdaBoost用于短决策树。此外,创建第一个树,使用每个实例上树的性能。另外,我们用它来衡量下一棵树的注意力。 AdaBoost可用于提高任何机器学习算法的性能。它最适合弱学习者使用。数据集中的每个实例都是加权的。初始权重设置为权重(xi)= 1 n其中xi是第i个实例,n是实例的数量。 虽然正确是模型预测的实例的数量。N是实例的总数。例1如果模型预测了100个实例中的78个错误。 如果实例被分类,这具有不改变重量的效果。因此,如果弱学习者错误地将实例分类,则使权重稍大。AdaBoost Ensemble基本上,依次添加弱模型,使用加权数据进行AdaBoost的数据准备本节列出了为AdaBoost准备最佳数据的一些启发式方法。质量数据:由于集合方法试图纠正数据中的错误分类。此外,您需要注意培数据是高质量的。

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    机器学习:集成学习之AdaBoost算法

    二、AdaBoost集成学习算法2.1 算法介绍AdaBoost是一种迭代算法,核心思想也就是集成学习的思想,针对同一个不同的弱分类器,然后把这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 AdaBoost是英文Adaptive Boosting(自适应增强)的缩写。AdaBoost方法的自适应在于:前一个分类器分错的样本会被用来下一个分类器。 每一个样本都被赋予一个权重,表明它被某个分类器选入集的概率。 每一个样本都被赋予一个权重,表明它被某个分类器选入集的概率。 然后,权重更新过的样本集被用于下一个分类器Ck+1。整个过程如此迭代地进行下去。

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    【算法】Adaboost 算法

    具体说来,整个Adaboost 迭代算法就3步:初始化数据的权值分布。如果有N个样本,则每一个样本最开始时都被赋予相同的权值:1N。弱分类器。 然后,权值更新过的样本集被用于下一个分类器,整个过程如此迭代地进行下去。将各个得到的弱分类器组合成强分类器。 Adaboost的算法流程如下:步骤1. 首先,初始化数据的权值分布。每一个样本最开始时都被赋予相同的权值:1N。?步骤2. 1.3 Adaboost的一个例子下面,给定下列样本,请用AdaBoost算法学习一个强分类器。? 这个结论表明,AdaBoost误差是以指数速率下降的。另外,AdaBoost算法不需要事先知道下界γ,AdaBoost具有自适应性,它能适应弱分类器各自的误差率 。

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    机器学习系列(六)Adaboost

    基本原理介绍5 AdaBoost优点和缺点5 Python代码1 Bagging方法:自举汇聚法(bootstap aggregating),通过对数据进行有放回的采样(自举采样bootstap sampling 算法步骤:1) 在数据集中采用自举采样方法提取n个样本,经过k次提取之后得到k个集,每个集中有n个样本,由于是有放回的采样,所以有的样本会被多次取到,有的样本可能从来没有被取到。 取值较大,则权重变高,在之后的过程中会得到更多的重视。3 多个弱学习器的结合Adaboost对于弱学习器的结合策略是加权平均,?那么最终的分类器为:? ,可以取得较高的准确性;(3)AdaBoost参数很少,不需要调节太多的参数。 缺点(1)由于AdaBoost是集成学习方法,其迭代次数基于弱分类器数目,因此迭代次数难以设定,可以使用交叉验证来进行确定。(2)由于需要迭代所有分类器,因此比较耗时。

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    《统计学习方法》第八章-提升方法

    问:AdaBoost算法每一次误差相对于上一轮是不是一定减少? 第二节 AdaBoost算法的误差分析 第二节介绍了AdaBoost的误差,误差要用到泰勒公式的知识,具体公式看附加知识中。 我们知道误差率是不断减少的,那么误差也在学习过程中不断地减少(注意是学习过程中分类器的加法模型的误差一直减少,而后一个分类器的误差不一定比前一个分类误差的误差小)。 问:在第二节中AdaBoost误差界的证明中得出,AdaBoost误差是以指数速率下降的,和AdaBoost的损失函数是指数函数有什么联系? 所以误差的性质与损失函数的选择之间没有联系。 第三节 前向分布算法与AdaBoost 第三节介绍了前向分布算法并从前向分布算法的角度来看AdaBoost

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    Adaboost 算法的原理与推导

    具体说来,整个Adaboost 迭代算法就3步:初始化数据的权值分布。如果有N个样本,则每一个样本最开始时都被赋予相同的权值:1N。弱分类器。 然后,权值更新过的样本集被用于下一个分类器,整个过程如此迭代地进行下去。将各个得到的弱分类器组合成强分类器。 1.3 Adaboost的一个例子下面,给定下列样本,请用AdaBoost算法学习一个强分类器。? 这个结论表明,AdaBoost误差是以指数速率下降的。另外,AdaBoost算法不需要事先知道下界γ,AdaBoost具有自适应性,它能适应弱分类器各自的误差率 。 便是Adaboost算法的基本分类器?,因为它是在第m轮加权数据时,使分类误差率最小的基本分类器。换言之,这个?便是Adaboost算法所要求的?

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    集成学习综述-从决策树到XGBoost

    AdaBoost和预测算法的原理可以阅读SIGAI之前的公众号文章“大话AdaBoost算法”,“理解AdaBoost算法”。 AdaBoost算法的核心思想是:关注之前被错分的样本,准确率高的弱分类器有更大的权重文献用广义加法模型和指数损失函数解释了AdaBoost算法的优化目标,并推导出其算法。 AdaBoost算法采用了指数损失函数,强分类器对单个样本的损失函数为:?将广义加法模型的预测函数代入上面的损失函数中,得到算法时要优化的目标函数为:? 文献还介绍了四种类型的AdaBoost算法,它们的弱分类器不同,时优化的目标函数也不同。离散型AdaBoost算法就是之前介绍的AdaBoost算法,从广义加法模型推导出了它的算法。 已经证明,AdaBoost算法在样本集上的误差随着弱分类器的增加呈指数级下降。AdaBoost算法在模式识别中最成功的应用之一是机器视觉里的目标检测问题,如人脸检测和行人检测。

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    Python实现--元算法、AdaBoost

    AdaBoost 是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个M个弱分类器,每个弱分类器赋予不同的权重,然后把这些弱分类器集合起来而构造一个更强的最终分类器,本文就详解AdaBoost算法的详细过程 实际数据中,样本往往是不均衡的,需要算法来选择最优阈值(如ROC曲线)。AdaBoost算法就是学习出一个分类器YM(x) --由M个弱分类器构成。 基本过程:针对不同的一个个基本分类器(弱分类器),然后集成而构成一个更强的最终的分类器(强分类器)。不同的集是通过调整数据中每个样本对应的权重实现的。 每次后根据此次集中的每个样本是否被分类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,然后将每次得到的分类器融合起来,作为最后的决策分类器。 4)简单,不用做特征筛选5)不用担心overfitting(二)AdaBoost算法过程完整的adaboost算法如下(样本样本总数是N个,M是迭代停止后(积累错误率为0或者达到最大迭代次数)得到弱分类器数目

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    集成学习之Adaboost算法原理小结

    从图中可以看出,Boosting算法的工作机制是首先从集用初始权重出一个弱学习器1,根据弱学习的学习误差率表现来更新样本的权重,使得之前弱学习器1学习误差率高的样本点的权重变高,使得这些误差率高的点在后面的弱学习器 然后基于调整权重后的集来弱学习器2.,如此重复进行,直到弱学习器数达到事先指定的数目T,最终将这T个弱学习器通过集合策略进行整合,得到最终的强学习器。       假设我们的集样本是$$T={(x_,y_1),(x_2,y_2), ... 前向分步学习算法也好理解,我们的算法是通过一轮轮的弱学习器学习,利用前一个弱学习器的结果来更新后一个弱学习器的集权重。 对于同样的集学习效果,较小的$nu$意味着我们需要更多的弱学习器的迭代次数。通常我们用步长和迭代最大次数一起来决定算法的拟合效果。7.

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    机器学习(20)之Adaboost算法原理小结

    从图中可以看出,Boosting算法的工作机制是首先从集用初始权重出一个弱学习器1,根据弱学习的学习误差率表现来更新样本的权重,使得之前弱学习器1学习误差率高的样本点的权重变高,使得这些误差率高的点在后面的弱学习器 然后基于调整权重后的集来弱学习器2.,如此重复进行,直到弱学习器数达到事先指定的数目T,最终将这T个弱学习器通过集合策略进行整合,得到最终的强学习器。  那么Adaboost是怎么解决的呢?Adaboost基本思路假设我们的样本是?集的在第k个弱学习器的输出权重为?首先我们看看Adaboost的分类问题。 Adaboost分类采用的是加权平均法,最终的强分类器为?Adaboost的回归问题(以Adaboost R2算法为准)第一个问题:误差率的问题,对于第k个弱学习器,计算他集上的最大误差? 2) 对于k=1,2,...K: a) 使用具有权重Dk的样本集来数据,得到弱分类器Gk(x) b) 计算集上的最大误差? c) 计算每个样本的相对误差: 如果是线性误差,则 ?

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    理解AdaBoost算法

    弱分类器和它们的权重值通过算法得到。之所以叫弱分类器是因为它们的精度不用太高。算法时,依次每一个弱分类器,并得到它们的权重值。 给样本加权重是有必要的,如果样本没有权重,每个弱分类器的样本是相同的,出来的弱分类器也是一样的,这样多个弱分类器没有意义。 时这个模型要确定的是基函数的参数和权重值。的目标是最小化对所有样本的损失函数:?算法依次确定每个基函数的参数和它们的权重。接下来将从广义加法模型推导出AdaBoost算法。 其中errj为弱分类器对样本集的加权错误率:?对逼近函数做如下更新:?导致下次迭代时样本的权重为:?这就是样本权重的更新公式。AdaBoost算法就是求解上述最优化问题的过程。 决策树的算法在之前已经介绍过了,需要注意的是这里的特征向量是稀疏的,即每棵决策树只接受少量特征分量作为输入,根据它们来做决策。下图是用AdaBoost算法得到的几个Haar特征: ?

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    理解AdaBoost算法

    弱分类器和它们的权重值通过算法得到。之所以叫弱分类器是因为它们的精度不用太高。算法时,依次每一个弱分类器,并得到它们的权重值。 给样本加权重是有必要的,如果样本没有权重,每个弱分类器的样本是相同的,出来的弱分类器也是一样的,这样多个弱分类器没有意义。 接下来将从广义加法模型推导出AdaBoost算法。首先定义强分类器对单个样本的损失函数:image.png这是指数损失函数。如果标签值与强分类器的预测值越接近,损失函数的值越小,反之越大。 AdaBoost算法就是求解上述最优化问题的过程。实际应用AdaBoost算法最成功的应用之一是机器视觉里的目标检测问题,如人脸检测和行人检测。车辆检测。 下图是用AdaBoost算法得到的几个Haar特征:image.png可以看到,它们对区分人脸和非人脸确实很有用。

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    【机器学习】Adaboost

    输入:集: ,其中,输出:强学习器初始化权值 :,M个基学习器:2.1 使用权值分布与相应的基学习器算法得到第个基学习器::2.2 计算基学习器的误差: 2.3 计算基学习器的权重:如果:, 在给定集和损失函数的条件下,学习加法模型就是最小化损失函数的问题:当然,我们可以将加法模型看作一个复合函数,直接优化各个系数和基函数参数,但这样问题就变复杂了。 具体的,每一步需要优化如下目标函数:按照这种分步策略,每步优化一个基函数和系数,我们有前向分步算法如下:输入:集: ,损失函数:,基函数输出:加法模型初始化学习基函数和系数,从2.1 极小化损失函数 指数损失函数: 基函数: 在Adaboost算法中,我们最终的强学习器为:以第步前向分步算法为例,第个基函数为:其中为:根据前向分步算法得到和使得在集上的指数损失最小,即:其中,可以看出只与有关,与当前的学习器无关 现在分析目标函数,首先看,因为,,要使目标函数取到最小值,那么必然有:也就是说是第步使得样本加权误差最小的基分类器。

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    机器学习之自适应增强(Adaboost)

    1.Adaboost简介Adaptive boosting(自适应增强)是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个不同的弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成一个强分类器,Adaboost可处理分类和回归问题 从上图可以看出,Boosting算法的工作机制是从集用初始权重出一个弱学习器1,根据弱学习器的学习误差率来更新样本的权重,使得之前弱学习器1中学习误差率高的样本点权重变高。 1.3Adaboost流程结合Adaptive(自适应)和Boost(增强)概念,我们来具体介绍下Adaboost迭代算法流程。初始化数据的权值分布。 如果有N个样本,则每一个样本最开始都被赋予相同的权值1N。弱分类器。过程中,如果某个样本点已经被准确的分类,那么在构造下一个集中,他的权值会被降低。 我们将在Adaboost分类和回归算法中给出详细解答。2.Adaboost分类算法假设我们的样本为?集在第k个弱学习器的输出权重为?

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    机器学习6:集成学习--boosting(AdaBoost)与GBDT

    这簇算法的工作机制相似:先从初始出一个基学习器,再根据及学习器的表现对样本分布进行调整,使得先前基学习器做错的样本在后续受到更多关注,然后基于调整后的样本分布来下一个基学习器。 从图中可以看出,Boosting算法的工作机制是首先从集用初始权重出一个弱学习器1,根据弱学习的学习误差率表现来更新样本的权重,使得之前弱学习器1学习误差率高的样本点的权重变高,使得这些误差率高的点在后面的弱学习器 然后基于调整权重后的集来弱学习器2.,如此重复进行,直到弱学习器数达到事先指定的数目T,最终将这T个弱学习器通过集合策略进行整合,得到最终的强学习器。 Adaboost算法通过组合弱分类器而得到强分类器,同时具有分类错误率上界随着增加而稳定下降,不会过拟合等的性质,应该说是一种很适合于在各种分类场景下应用的算法。 第三部分:代码实现;1,Adboosting实现: 共分成4步:1,构造数据;2,构建adaboost模型,并模型;3,预测;4,可视化。

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    简单易学的机器学习算法——AdaBoost

    一、集成方法(Ensemble Method)    集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法,随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法,在Bagging方法中,主要通过对数据集进行随机采样 二、AdaBoost算法思想 AdaBoost算法是基于Boosting思想的机器学习算法,其中AdaBoost是Adaptive Boosting的缩写,AdaBoost是一种迭代型的算法,其核心思想是针对同一个不同的学习算法 为了构造出一个强的学习算法,首先需要选定一个弱学习算法,并利用同一个集不断弱学习算法,以提升弱学习算法的性能。 在AdaBoost算法中,有两个权重,第一个数集中每个样本有一个权重,称为样本权重,用向量?表示;另一个是每一个弱学习算法具有一个权重,用向量?表示。假设有?个样本的集? 个样本正确,?表示对第?个样本错误。?是一个归一化因子:?这样进行第二次的学习,当学习?轮后,得到了?个弱学习算法?及其权重?。对新的分类数据,分别计算?个弱分类器的输出?

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    集成学习算法----Adaboost

    Adaboost 算法思想 AdaBoost 是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个不同的分类器,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。 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,然后将每次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:? 根据Dt进行出第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). 算法小结总体来说,该算法就是提供一个算法框架,其实弱分类器的可以由多种算法进行,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。

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