AdaBoost算法及应用..
数据挖掘领域十大经典算法以及适用领域
数据挖掘领域⼗⼤经典算法以及适⽤领域1.AdaboostAdaboost算法是⼀种提升⽅法，将多个弱分类器，组合成强分类器。
AdaBoost，是英⽂”Adaptive Boosting“（⾃适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。
它的⾃适应在于：前⼀个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强，权值更新后的样本再次被⽤来训练下⼀个新的弱分类器。
在每轮训练中，⽤总体（样本总体）训练新的弱分类器，产⽣新的样本权值、该弱分类器的话语权，⼀直迭代直到达到预定的错误率或达到指定的最⼤迭代次数。
总体——样本——个体三者间的关系需要搞清除总体N。
样本：｛ni｝i从1到M。
个体：如n1=（1,2），样本n1中有两个个体。
算法原理（1）初始化训练数据（每个样本）的权值分布：如果有N个样本，则每⼀个训练的样本点最开始时都被赋予相同的权重：1/N。
（2）训练弱分类器。
具体训练过程中，如果某个样本已经被准确地分类，那么在构造下⼀个训练集中，它的权重就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权重就得到提⾼。
同时，得到弱分类器对应的话语权。
然后，更新权值后的样本集被⽤于训练下⼀个分类器，整个训练过程如此迭代地进⾏下去。
（3）将各个训练得到的弱分类器组合成强分类器。
各个弱分类器的训练过程结束后，分类误差率⼩的弱分类器的话语权较⼤，其在最终的分类函数中起着较⼤的决定作⽤，⽽分类误差率⼤的弱分类器的话语权较⼩，其在最终的分类函数中起着较⼩的决定作⽤。
换⾔之，误差率低的弱分类器在最终分类器中占的⽐例较⼤，反之较⼩。
优点（1）精度很⾼的分类器（2）提供的是框架，可以使⽤各种⽅法构建弱分类器（3）简单，不需要做特征筛选（4）不⽤担⼼过度拟合实际应⽤（1）⽤于⼆分类或多分类（2）特征选择（3）分类⼈物的baseline2.C4.5C4.5是决策树算法的⼀种。
决策树算法作为⼀种分类算法，⽬标就是将具有p维特征的n个样本分到c个类别中去。
Adaboost算法实例解析
Adaboost算法实例解析Adaboost 算法实例解析1 Adaboost的原理1.1 Adaboost基本介绍AdaBoost，是英⽂"Adaptive Boosting"（⾃适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。
Adaboost是⼀种迭代，其核⼼思想是针对同⼀个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这 Adaboost 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)。
其算法本⾝是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中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。
将修改过权值的新数据集送给下层分类器进⾏训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
使⽤adaboost分类器可以排除⼀些不必要的训练数据特徵，并将关键放在关键的训练数据上⾯。
主要解决的问题 ⽬前，对adaBoost算法的研究以及应⽤⼤多集中于分类问题，同时近年也出现了⼀些在回归问题上的应⽤。
就其应⽤adaBoost系列主要解决了: 两类问题、多类单标签问题、多类多标签问题、⼤类单标签问题，回归问题。
它⽤全部的训练样本进⾏学习。
1.2 Adaboost算法介绍算法分析 该算法其实是⼀个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提⾼对数据的分类能 Adaboost⼒。
整个过程如下所⽰： 1. 先通过对N个训练样本的学习得到第⼀个弱分类器； 2. 将分错的样本和其他的新数据⼀起构成⼀个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第⼆个弱分类器； 3. 将1和2都分错了的样本加上其他的新样本构成另⼀个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器； 4. 最终经过提升的强分类器。
即某个数据被分为哪⼀类要通过， ……的多数表决。
Adaboost的⾃适应在于：前⼀个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被⽤来训练下⼀个基本分类器。
adaboost算法参数
adaboost算法参数摘要：1.简介2.AdaBoost 算法原理3.AdaBoost 算法关键参数4.参数调整策略与技巧5.总结正文：1.简介AdaBoost（Adaptive Boosting）算法是一种自适应提升算法，由Yoav Freund 和Robert Schapire 于1995 年提出。
它通过组合多个弱学习器（决策树、SVM 等）来构建一个更强大的学习器，从而提高分类和回归任务的性能。
2.AdaBoost 算法原理AdaBoost 算法基于加权训练样本的概念，每次迭代过程中，算法会根据当前学习器的性能调整样本的权重。
在弱学习器训练过程中，权重大的样本被优先考虑，以达到优化学习器的目的。
3.AdaBoost 算法关键参数AdaBoost 算法有以下几个关键参数：- n_estimators：弱学习器的数量，影响模型的复杂度和性能。
- learning_rate：加权系数，控制每次迭代时样本权重更新的幅度。
- max_depth：决策树的深度，限制模型复杂度，防止过拟合。
- min_samples_split：决策树分裂所需的最小样本数，防止过拟合。
- min_samples_leaf：决策树叶节点所需的最小样本数，防止过拟合。
4.参数调整策略与技巧- 对于分类问题，可以先从较小的n_estimators 值开始，逐步增加以找到最佳组合。
- learning_rate 的选择需要平衡模型的拟合能力和泛化性能，可以采用网格搜索法寻找最佳值。
- 可以通过交叉验证来评估模型性能，从而确定合适的参数组合。
5.总结AdaBoost 算法是一种具有很高实用价值的集成学习方法，通过调整关键参数，可以有效地提高分类和回归任务的性能。
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用数据挖掘是指从大量的数据中发现关联规则、分类模型、聚类模型等有用的信息的过程。
以下是数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用：1. 决策树算法（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过构建树来将输入数据集划分为不同的类别。
决策树算法在金融风险评估、医疗诊断等领域有广泛应用。
2. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种二分类模型，其目标是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分离开来。
SVM在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。
3. 神经网络算法（Neural Network）神经网络模拟人脑的工作原理，通过连接众多的神经元来完成学习和预测任务。
神经网络在图像处理、自然语言处理等领域有广泛应用。
4. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它假设所有特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤、文本分类等领域有广泛应用。
5. K均值聚类算法（K-means Clustering）K均值聚类是一种无监督学习算法，它通过将样本分成K个簇来实现数据的聚类。
K均值聚类在市场细分、客户群体分析等领域有广泛应用。
6. Apriori算法Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它可以找出数据集中项之间的关联关系。
Apriori算法在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。
7. PageRank算法PageRank算法是一种用于网页排序的算法，它通过计算网页之间的链接关系来确定网页的重要性。
PageRank算法在引擎领域有广泛应用。
8. 随机森林算法（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并通过投票方式来进行分类或回归。
随机森林在金融风险评估、信用评分等领域有广泛应用。
9. AdaBoost算法AdaBoost是一种迭代的强学习算法，它通过调整样本权重来训练多个弱分类器，并通过加权投票方式来进行分类。
解决二分类问题的算法——AdaBoost算法
解决二分类问题的算法——AdaBoost算法
1.集成学习
集成学习（ensemble learning）通过组合多个基分类器（base classifier）来完成学习任务，颇有点“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的意味。
基分类器一般采用的是弱可学习（weakly learnable）分类器，通过集成学习，组合成一个强可学习（strongly learnable）分类器。
所谓弱可学习，是指学习的正确率仅略优于随机猜测的多项式学习算法；强可学习指正确率较高的多项式学习算法。
集成学习的泛化能力一般比单一的基分类器要好，这是因为大部分基分类器都分类错误的概率远低于单一基分类器的。
偏差与方差
“偏差-方差分解”（bias variance decomposition）是用来解释机器学习算法的泛化能力的一种重要工具。
对于同一个算法，在不同训练集上学得结果可能不同。
对于训练集，由于噪音，样本的真实类别为（在训练集中的类别为），则噪声为
学习算法的期望预测为
使用样本数相同的不同训练集所产生的方法
期望输入与真实类别的差别称为bias，则
为便于讨论，假定噪声的期望为0，即，通过多项式展开，可对算法的期望泛化误差进行分解（详细的推导参看[2]）：
也就是说，误差可以分解为3个部分：bias、variance、noise。
bias度量了算法本身的拟合能力，刻画模型的准确性；variance度量了数据扰动所造成的影响，刻画模型的稳定性。
为了取得较好的泛化能力，则需要充分拟合数据（bias小），并受数据扰动的影响小（variance 小）。
但是，bias与variance往往是不可兼得的：。
r语言adaboost的shap模型解释
“R语言Adaboost的SHAP模型解释”一、介绍Adaboost是一种经典的集成学习算法，旨在通过串行训练多个弱分类器来提升整体分类性能。
而SHAP（SHapley Additive exPlanations）模型解释则是一种用于解释机器学习模型预测的方法，它基于博弈论中的Shapley值理论，可以帮助我们理解模型预测结果背后的因果关系。
本文将围绕R语言中Adaboost算法与SHAP模型解释的结合，从深度和广度兼具的角度展开全面评估，并撰写一篇有价值的文章。
二、从简到繁：Adaboost算法的基本原理和应用1. Adaboost的基本原理Adaboost算法通过迭代训练多个弱分类器，并加权组合它们的预测结果来增强整体分类性能。
在每一轮迭代中，样本的权重会根据前一轮分类器的表现进行调整，以便更加聚焦于被错误分类的样本。
这种串行训练的方式可以在保持高效性的同时提升分类器的准确性。
2. Adaboost的应用场景Adaboost算法在实际应用中广泛用于人脸检测、目标识别和文本分类等领域。
由于其对弱分类器的要求相对较低，使得Adaboost算法在处理大规模数据时具有较高的计算效率。
三、由浅入深：SHAP模型解释的原理与应用3. SHAP模型解释的原理SHAP模型解释的核心理论是Shapley值，它通过博弈论中的合作博弈概念来对每个特征对模型预测结果的贡献进行量化。
通过计算每个特征值对应的Shapley值，我们可以清晰地了解每个特征对模型预测的影响程度。
4. SHAP模型解释的应用场景SHAP模型解释在解释机器学习模型预测结果时具有重要意义，特别是对于具有较高复杂性的模型，如集成学习算法和深度学习模型。
它可以帮助我们理解模型对于不同特征的敏感度，从而为进一步优化模型提供有力的参考。
四、Adaboost与SHAP模型解释的结合与个人观点5. Adaboost与SHAP模型解释的结合将Adaboost算法与SHAP模型解释相结合，可以帮助我们更全面地理解模型预测结果。
Boosting算法之Adaboost和GBDT
Boosting算法之Adaboost和GBDT Boosting是串⾏式集成学习⽅法的代表，它使⽤加法模型和前向分步算法，将弱学习器提升为强学习器。
Boosting系列算法⾥最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法⾥⾯应⽤最⼴泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)。
⼀、Adaboost1、Adaboost介绍 Adaboost算法通过在训练集上不断调整样本权重分布，基于不同的样本权重分布，重复训练多个弱分类器，最后通过结合策略将所有的弱分类器组合起来，构成强分类器。
Adaboost算法在训练过程中，注重减少每个弱学习器的误差，在训练下⼀个弱学习器时，根据上⼀次的训练结果，调整样本的权重分布，更加关注那些被分错的样本，使它们在下⼀次训练中得到更多的关注，有更⼤的可能被分类正确。
Adaboost算法框架图2、Adaboost算法过程1)初始化样本权重，⼀共有n个样本，则每个样本的权重为1/n2)在样本分布D t上，训练弱分类器，for t=1,2，……T：a、训练分类器h tb、计算当前弱分类器的分类误差率c、判断误差率是否⼩于0.5，是则继续，否则退出循环d、计算当前弱分类器的权重系数alpha值e、根据alpha值调整样本分布D t+1如果样本被正确分类，则该样本的权重更改为：如果样本被错误分类，则该样本的权重更改为：3)组合弱分类器得到强分类器3、算法伪代码： AdaBoost算法每⼀轮都要判断当前基学习器是否满⾜条件，⼀旦条件不满⾜，则当前学习器被抛弃，且学习过程停⽌。
Adaboost算法使⽤指数损失函数，通过最⼩化指数损失函数，得到在每次迭代中更新的权重参数计算公式。
AdaBoost算法使⽤串⾏⽣成的序列化⽅法，多个基学习器之间存在强依赖关系。
Adaboost的每⼀个弱分类器的⽬标，都是为了最⼩化损失函数，下⼀个弱分类器是在上⼀个分类器的基础上对错分样本进⾏修正，所以， AdaBoost算法是注重减⼩偏差的算法。
adaboost案例
adaboost案例摘要：1.简介2.AdaBoost 算法原理3.AdaBoost 算法应用案例4.总结正文：1.简介AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种自适应增强算法，由Yoav Freund 和Robert Schapire 于1995 年提出。
它是一种基于Boosting 算法的集成学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）来提高预测性能。
AdaBoost 算法具有良好的泛化能力，广泛应用于数据挖掘、机器学习等领域。
2.AdaBoost 算法原理AdaBoost 算法主要包含两个核心部分：加权训练和加权组合。
（1）加权训练：对于每个训练样本，算法根据当前弱学习器的预测结果，赋予样本不同的权重。
错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减小。
然后，根据新的权重对样本进行加权训练，得到新的弱学习器。
（2）加权组合：多次迭代训练弱学习器，每次迭代过程中，选择加权误差最小的弱学习器作为当前强学习器。
最后，将所有弱学习器按权重组合成最终的强学习器。
3.AdaBoost 算法应用案例假设有一个手写数字识别问题，我们可以使用AdaBoost 算法来提高识别准确率。
（1）收集数据：收集手写数字的数据集，如MNIST 数据集。
（2）特征提取：将数字图片转换为特征向量，如使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征。
（3）训练弱学习器：使用决策树作为弱学习器，对训练数据进行加权训练。
（4）组合强学习器：将多个弱学习器按权重组合成强学习器。
（5）测试与评估：使用测试数据集评估强学习器的性能。
4.总结AdaBoost 算法是一种有效的集成学习方法，通过组合多个弱学习器来提高预测性能。
其核心思想是加权训练和加权组合，具有良好的泛化能力。
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INTRODUCTION
AdaBoost
Adaptive Boosting
A learning algorithm
Building a strong classifier a lot of weaker ones
ADABOOST CONCEPT
h1 ( x) {1, 1} h2 ( x) {1, 1}
Weights Increased
BOOSTING ILLUSTRATION
Weak Classifier 2
BOOSTING ILLUSTRATION
Weights Increased
BOOSTING ILLUSTRATION
Weak Classifier 3
BOOSTING ILLUSTRATION
THE ADABOOST ALGORITHM
Given: ( x1 , y1 ), For t 1,
,( xm , ym ) where xi X , yi {1, 1} ,m
1 , i 1, Initialization: D1 (i) m
,T :
• Find classifier ht : X {1, 1} which minimizes error wrt Dt ,i.e.,
. . .
T HT ( x) sign t ht ( x) t 1
hT ( x) {1, 1}
weak classifiers
slightly better than random
strong classifier
WEAKER CLASSIFIERS
h1 ( x) {1, 1} h2 ( x) {1, 1}
THE VIOLA/JONES FACE DETECTOR
2001年，Viola和Jones利用类Haar特征构造弱分类器， 使用AdaBoost算法把弱分类器组合成强分类器，采用 Cascade结构把强分类器串联组合成级联分类器，实现 了准实时的人脸检测。
hj
m
minimize weighted error
• Weight classifier: t
1 1 t ln 2 t
i 1
for minimize exponential loss
• Update distribution: Dt 1 (i)
Dt (i) exp[t yi ht ( xi )] , Zt is for normalization Zt Give error classified patterns more chance for learning.
Final classifier is a combination of weak classifiers
AdaBoost for Face Detection
ADABOOST & ITS APPLICATIONS
THE TASK OF FACE DETECTION
Many slides adapted from P. Viola
i 1
• Update distribution: Dt 1 (i)
T Output final classifier: sign H ( x) t ht ( x) t 1
BOOSTING ILLUSTRATION
Weak Classiபைடு நூலகம்ier 1
BOOSTING ILLUSTRATION
ht arg min j where j Dt (i)[ yi h j ( xi )]
hj
m
• Weight classifier: t
1 1 t ln 2 t Dt (i) exp[t yi ht ( xi )] , Zt is for normalization Zt
1 , i 1, Initialization: D1 (i) m
,T :
• Find classifier ht : X {1, 1} which minimizes error wrt Dt ,i.e.,
ht arg min j where j Dt (i)[ yi h j ( xi )]
ADABOOST & ITS APPLICATIONS
OUTLINE
Overview The AdaBoost Algorithm How and why AdaBoost works? AdaBoost for Face Detection
Overview
ADABOOST & ITS APPLICATIONS
HT ( x) sign t ht ( x) t 1
1 pf ( x) p h( x, f , p, ) T 其他 0
THE STRONG CLASSIFIERS
h1 ( x) {1, 1} h2 ( x) {1, 1}
. . .
hT ( x) {1, 1}
weak classifiers
slightly better than random
训练一个弱分类器（特征 f ） 就是在当前权重分布的情况下，确 定 f 的最优阈值以及不等号的方向， 使得这个弱分类器（特征f）对所有 strong classifier 训练样本的分类误差最低。
. . .
T HT ( x) sign t ht ( x) t 1
hT ( x) {1, 1}
weak classifiers
slightly better than random
strong classifier
The AdaBoost Algorithm
ADABOOST & ITS APPLICATIONS
THE ADABOOST ALGORITHM
Given: ( x1 , y1 ), For t 1,
,( xm , ym ) where xi X , yi {1, 1} ,m Dt (i):probability distribution of xi 's at time t