博客
关于我
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。

转载地址:http://ckgfk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Multisim中555定时器使用技巧
查看>>
MySQL CRUD 数据表基础操作实战
查看>>
multisim变压器反馈式_穿过隔离栅供电:认识隔离式直流/ 直流偏置电源
查看>>
mysql csv import meets charset
查看>>
multivariate_normal TypeError: ufunc ‘add‘ output (typecode ‘O‘) could not be coerced to provided……
查看>>
MySQL DBA 数据库优化策略
查看>>
multi_index_container
查看>>
mutiplemap 总结
查看>>
MySQL Error Handling in Stored Procedures---转载
查看>>
MVC 区域功能
查看>>
MySQL FEDERATED 提示
查看>>
mysql generic安装_MySQL 5.6 Generic Binary安装与配置_MySQL
查看>>
Mysql group by
查看>>
MySQL I 有福啦,窗口函数大大提高了取数的效率!
查看>>
mysql id自动增长 初始值 Mysql重置auto_increment初始值
查看>>
MySQL in 太多过慢的 3 种解决方案
查看>>
Mysql Innodb 锁机制
查看>>
MySQL InnoDB中意向锁的作用及原理探
查看>>
MySQL InnoDB事务隔离级别与锁机制深入解析
查看>>
Mysql InnoDB存储引擎 —— 数据页
查看>>