机器学习实战之AdaBoost元算法

今天学习的机器学习算法不是一个单独的算法，我们称之为元算法或集成算法（Ensemble）。其实就是对其他算法进行组合的一种方式。俗话说的好：“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”。集成算法有多种形式：对同一数据集，使用多个算法，通过投票或者平均等方法获得最后的预测模型；同一算法在不同设置下的集成；同一算法在多个不同实例下的集成。本文着重讲解最后一种集成算法。

bagging

如果训练集有n个样本，我们随机抽取S次，每次有放回的获取m个样本，用某个单独的算法对S个数据集（每个数据集有m个样本）进行训练，这样就可以获得S个分类器。最后通过投票箱来获取最后的结果（少数服从多数的原则）。这就是bagging方法的核心思想，如图所示。

bagging中有个常用的方法，叫随机森林（random forest），该算法基于决策树，不仅对数据随机化，也对特征随机化。

数据的随机化：应用bootstrap方法有放回地随机抽取k个新的自助样本集。

特征随机化：n个特征，每棵树随机选择m个特征划分数据集。

每棵树无限生长，最后依旧通过投票箱来获取最后的结果。

boosting

boosting方法在模型选择方面和bagging一样：选择单个机器学习算法。但boosting方法是先在原数据集中训练一个分类器，然后将前一个分类器没能完美分类的数据重新赋权重（weight），用新的权重数据再训练出一个分类器，以此循环，最终的分类结果由加权投票决定。所以：boosting是串行算法（必须依赖上一个分类器），而bagging是并行算法（可以同时进行）；boosting的分类器权重不同，bagging相同（下文中详细讲解）。

boosting也有很多版本，本文只讲解AdaBoost（自适应boosting）方法的原理和代码实践。如图所示，为AdaBoost方法的原理示意图。

首先，训练样本赋权重，构成向量D（初始值相等，如100个数据，那每个数据权重为1/100）。

在该数据上训练一个弱分类器并计算错误率和该分类器的权重值（alpha）。

基于该alpha值重新计算权重（分错的样本权重变大，分对的权重变小）。

循环2,3步，但完成给定的迭代次数或者错误阈值时，停止循环。

最终的分类结果由加权投票决定。

alpha和D的计算见下图（来源于机器学习实战）：

AdaBoost方法实践

数据来源

数据通过代码创建：

弱决策树

该数据有两个特征，我们只用一个特征进行分类（弱分类器），然后选择精度最高的分类器。

AdaBoost算法

该函数用于构造多棵树，并保存每棵树的信息。

算法优缺点

优点：精度高

缺点：容易过拟合