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集成学习:Boosting
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-16

本文共 682 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Boosting 算法概述

Boosting 是一种强大的集成学习技术,通过组合多个弱分类器构建强模型。其核心思想是逐步优化模型性能,针对前一步的错误进行纠正,从而提升整体预测精度。Boosting 方法广泛应用于分类和回归任务,成为机器学习领域的重要组成部分。

基本原理

Boosting 的训练过程通常分为几个关键步骤:

1. 弱学习器

Boosting 通常使用简单的弱学习器,如小型决策树(决策桩)。这些弱学习器在训练数据上的表现通常略好于随机猜测,但其能力远不及强学习器。

2. 迭代训练

训练过程遵循以下几个步骤:

2.1 初始化

为每个训练样本分配相等的初始权重。

2.2 训练弱学习器

基于加权数据训练弱学习器,每轮生成一个模型并计算其预测错误率。

2.3 更新权重

根据模型预测结果调整样本权重:被误分类样本权重增加,正确分类样本权重降低。

2.4 组合学习器

将各个弱学习器按照其准确率作为权重组合,形成最终模型。

2.5 迭代训练

重复上述过程,直到达到预定的弱学习器数量或满足性能要求为止。

常见Boosting算法

以下是几种常见的Boosting 算法及其特点:

AdaBoost

Adaptive Boosting(AdaBoost)是一种基于样本权重的Boosting 算法,其特点包括:

• 自适应调整样本权重,优先纠正错误预测;

• 每轮训练一个弱学习器,权重更新基于预测误差;

• 组合多个模型,提升整体预测性能。

AdaBoost 通常用于分类任务,能够显著提升模型的准确率和鲁棒性,是Boosting家族中的经典算法之一。

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