Boosting算法简介
集成学习Boosting算法综述
集成学习Boosting算法综述一、本文概述本文旨在全面综述集成学习中的Boosting算法，探讨其发展历程、基本原理、主要特点以及在各个领域的应用现状。
Boosting算法作为集成学习中的一类重要方法，通过迭代地调整训练数据的权重或分布，将多个弱学习器集合成一个强学习器，从而提高预测精度和泛化能力。
本文将从Boosting算法的基本概念出发，详细介绍其发展历程中的代表性算法，如AdaBoost、GBDT、GBoost等，并探讨它们在分类、回归等任务中的性能表现。
本文还将对Boosting算法在各个领域的应用进行综述，以期为读者提供全面、深入的Boosting 算法理解和应用参考。
二、Boosting算法概述Boosting算法是一种集成学习技术，其核心思想是将多个弱学习器（weak learner）通过某种策略进行组合，从而形成一个强学习器（strong learner）。
Boosting算法的主要目标是提高学习算法的精度和鲁棒性。
在Boosting过程中，每个弱学习器都针对前一个学习器错误分类的样本进行重点关注，从而逐步改善分类效果。
Boosting算法的基本流程如下：对训练集进行初始化权重分配，使得每个样本的权重相等。
然后，使用带权重的训练集训练一个弱学习器，并根据其分类效果调整样本权重，使得错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减少。
接下来，使用调整后的权重训练下一个弱学习器，并重复上述过程，直到达到预定的弱学习器数量或满足其他停止条件。
将所有弱学习器进行加权组合，形成一个强学习器，用于对新样本进行分类或预测。
Boosting算法有多种变体，其中最具代表性的是AdaBoost算法。
AdaBoost算法采用指数损失函数作为优化目标，通过迭代地训练弱学习器并更新样本权重，逐步提高分类精度。
还有GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、GBoost、LightGBM等基于决策树的Boosting算法，它们在处理大规模数据集和高维特征时表现出良好的性能。
Boosting算法总结（adaboosting、GBDT、XGBoost）
Boosting算法总结（adaboosting、GBDT、XGBoost）把之前学习xgb过程中查找的资料整理分享出来，⽅便有需要的朋友查看，求⼤家点赞⽀持，哈哈哈作者：tangg, qq:577305810⼀、Boosting算法boosting算法有许多种具体算法，包括但不限于ada boosting \ GBDT \ XGBoost .所谓 Boosting ，就是将弱分离器 f_i(x) 组合起来形成强分类器 F(x) 的⼀种⽅法。
每个⼦模型模型都在尝试增强（boost）整体的效果，通过不断的模型迭代，更新样本点的权重Ada Boosting没有oob（out of bag ) 的样本，因此需要进⾏ train_test_split原始数据集》某种算法拟合，会产⽣错误》根据上个模型预测结果，更新样本点权重（预测错误的结果权重增⼤）》再次使⽤模型进⾏预测》重复上述过程，继续重点训练错误的预测样本点每⼀次⽣成的⼦模型，都是在⽣成拟合结果更好的模型，（⽤的数据点都是相同的，但是样本点具有不同的权重值）需要指定 Base Estimatorfrom sklearn.ensemble import AdaBoostClassifierfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierada_clf = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=2), n_estimators=500)ada_clf.fit(X_train, y_train)ada_clf.score(X_test, y_test)Gradient Boosting ⼜称为 DBDT （gradient boosting decision tree ）训练⼀个模型m1，产⽣错误e1针对e1训练第⼆个模型m2，产⽣错误e2针对e2训练第⼆个模型m3，产⽣错误e3......最终的预测模型是：m1+m2+m3+...Gradient Boosting是基于决策树的，不⽤指定Base Estimatorfrom sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifiergb_clf = GradientBoostingClassifier(max_depth=2, n_estimators=30)gb_clf.fit(X_train, y_train)gb_clf.score(X_test, y_test)这个算法的Base Estimator是基于decision tree的Xgboost是在GBDT的基础上进⾏改进，使之更强⼤，适⽤于更⼤范围xgboost可以⽤来确定特征的重要程度强烈推荐博客园上【战争热诚】写的⼀篇介绍xgboost算法的⽂章，⾮常详细地介绍了xgboost的优点、安装、xgboost参数的含义、使⽤xgboost实例代码、保存训练好的模型、并介绍了xgboost参数调优的⼀m1+m2+m3+...般流程。
第13章-boosting算法--机器学习与应用第二版
1 et exp t et exp t
2
et 1 et
1
4
2 t
在这里利用了错误率 et 以及弱分类器权重 t 的定义。由于在上一轮迭代时权重是归一
化的，因此有
l
l
l
wt1 i
wt 1 i
wt 1 i
1
i1, yi ft xi
i1, yi ft xi
i 1
根据错误率的定义
et
在这里使用了指数损失函数。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。使用指数损失函数而不用均方误差损失函数的原因是均方误差损失函数对分 类问题的效果并不好。将广义加法模型的预测函数代入上面的损失函数中，得到算法训练时 要优化的目标函数为
l
j , f j arg min ,f exp yi Fj 1 xi f xi i 1
T
T
T
Zt 2 et 1 et
t 1
t 1
t 1
1 4t2
exp
2
T t 1
t2
其中
t
1 2
et
根据错误率和弱分类器权重的计算公式有
l
Zt wit1 exp yit ft xi
i 1
l
l
wit1 exp t
wt 1 i
exp
t
i1, yi ft xi
i1, yi ft xi
表 13.1 随机森林与 AdaBoost 算法的比较
随机森林
AdaBoost
决策树规模
大
小
是否对样本进行随机采样
是
否
是否对特征进行随机采样
是
否
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。
GBDT算法简介
Gradient Boosting数学的描述方式
1.可加的参数梯度表示(多个参数)
• F(x;P)表示以P为参数的x的函数，也就是我们的预测函数。我们的模型是由多个模 型加起来的，β表示每个模型的权重，α表示模型里面的参数。为了优化F，我们就 可以优化{β,α}也就是P。
2.损失函数
Φ(P)表示P的likelihood函数，也就是模型F(x;P)的loss函数
泛化能力强，有效的避免普通决策树的过拟合问题。
亦可用于二分类问题（设定阈值，大于阈值为正例，反之
为负例）；
不太适合做多分类问题。
GBDT算法的缺点
随机性、模型不可稳定性
非常的武断
在回归部分中不能用于样本量过少的回归分析
GBDT算法的优点
非常适合用来挖掘有效的特征、特征组合。
它能够允许不同特征组合拥有不同的判别式，尤其适合 于不同特征组合会产生不同效应的情形。
GB
Gradient Boosting:梯度迭代 思想：每一次建立模型是在之前建立的模型损失函数的 梯度下降方向。 传统的BOOST与Gradient Boosting的区别： Gradient Boost：每个新的模型的建立是为了使得之 前模型的残差往梯度方向减少。 传统Boost：对正确、错误的样本进行加权（每一步 结束后，增加分错的点的权重，减少分对的点的权重）。
Net，Treelink等。
原理过程
GBDT主要由三个概念组成： 1.Regression Decistion Tree（即DT、RT)
2.Gradient Boosting（即GB)
3.Shrinkage (学习速率）
Boosting算法
Boosting算法Boosting算法也是一种基于数据集重抽样的算法，与Bagging 算法主要区别在于，需要动态调整训练样本中各数据权重，每一次迭代增加不能被正确学习的样本权重，相对地降低了能被正确学习的样本权重，从而提升在整个训练样本数据集上的学习正确率。
一、Boosting算法流程与Bagging算法不同，Boosting算法第一次构建基学习器时给每一个训练数据样本赋予动态权重，增加分类错误样本权重。
在下一次，基学习器采用新的样本权重进行随机抽样构建新的基学习器并以此类推构建多个基学习器，直到递进生成的基学习器精度不再明显提升或满足精度需求，最后这多个基学习器形成一个精度较高的强学习器。
为了控制集成学习模型复杂度，通过动态权重降低了高精度分类样本的权重，有效控制了最终学习器的样本数量，从而控制了集成学习模型复杂度。
为了提升集成模型的差异化，Boosting算法是一种逐步递进的方法，每一个学习器都是前一个学习器通过调整样本权重的改进模型，不存在两个相同的基学习器。
Boosting算法问题在于，更多关注不能正确分类样本数据，对于边界样本会导致权重失衡，产生“退化问题”。
Boosting算法的原理示意图如图7-5所示。
图7-5 Boosting算法的原理示意图Boosting算法最典型的是Adaptive Boosting算法，简称AdaBoost算法，其基本流程描述如下。
从“偏差-方差分解”的角度看，Boosting算法主要提升基学习器的准确率，降低偏差，因此，Boosting算法能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成。
二、Boosting系列算法Boosting算法包括以梯度提升为核心方法的系列算法，主要包括前面介绍的调整错分样本权重的AdaBoost算法、以决策树为基函数的Boosting Tree算法、利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中残差的近似值的GBDT算法、大规模并行Boosting Tree的XGBoost算法。
boosting分类
boosting分类摘要：1.Boosting 分类简介2.Boosting 分类的核心思想3.Boosting 分类的方法4.Boosting 分类的优缺点5.Boosting 分类的应用实例正文：Boosting 分类是一种集成学习方法，其核心思想是通过组合多个基本分类器来提高分类准确率。
这种方法主要应用于二分类问题，例如文本分类、图像分类等。
Boosting 分类的核心思想是加权训练样本。
在每一轮训练中，Boosting 算法会根据样本的权重来调整训练样本，使得分类器更加关注那些容易被误分类的样本。
这样，当多个基本分类器组合起来时，它们可以相互补充，从而提高分类准确率。
Boosting 分类的方法主要包括三种：AdaBoost、Gradient Boosting Machine (GBM) 和XGBoost。
AdaBoost 是一种基于梯度的Boosting 方法，其主要思想是在每一轮训练中，根据样本的权重来调整基本分类器的权重。
GBM 是另一种基于梯度的Boosting 方法，它使用了树模型，可以处理更复杂的数据结构。
XGBoost 是GBM 的优化版本，它使用了更加高效的算法，可以更快地训练模型。
Boosting 分类的优点是它可以提高分类准确率，尤其是在处理大量数据时。
此外，Boosting 分类方法也相对简单，易于实现和理解。
然而，Boosting 分类也存在一些缺点，例如它可能会过拟合，导致在测试集上的表现不佳。
一个典型的Boosting 分类应用实例是文本分类。
例如，我们可以使用Boosting 分类来对新闻文章进行分类，根据它们的主题将它们分为不同的类别。
这样，我们就可以根据分类结果来推荐相关的新闻给读者。
另一个应用实例是图像分类，例如，我们可以使用Boosting 分类来对图片进行分类，根据它们的内容将它们分为不同的类别。
boost 曲线离散算法
boost 曲线离散算法
Boost曲线离散算法（Boosting curve discretization algorithm）
是一种基于梯度提升算法（Gradient Boosting）的离散化算法。
Boosting是一种集成学习方法，可以通过组合多个弱分类器来
构建一个强分类器。
Boost曲线离散算法的目标是对概率分布曲线进行离散化，将
连续的概率分布曲线离散为一个个特定的取值点。
算法的过程如下：
1. 初始化概率分布曲线为均匀分布曲线。
2. 计算当前的概率分布曲线与实际样本分布之间的距离或差异度量，可以使用KL散度（Kullback-Leibler Divergence）作为
度量。
3. 根据差异度量的结果，调整概率分布曲线，使得与实际样本分布更加接近。
可以使用梯度提升算法来优化概率分布曲线。
4. 将概率分布曲线离散为一系列取值点，可以根据需要选择离散的粒度。
5. 重复步骤2-4，直到概率分布曲线收敛或达到指定的迭代次数。
Boost曲线离散算法的优点是可以通过调整概率分布曲线的形
状来适应不同的样本分布，并且可以较好地处理类别不平衡的问题。
它在一些分类问题中具有较好的性能和应用效果。
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Boosting算法简介分类：机器学习2012-01-06 10:48 1044人阅读评论(1) 收藏举报算法框架任务测试c网络一、Boosting算法的发展历史Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boostrapping 方法和bagging方法。
我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法。
1）bootstrapping方法的主要过程主要步骤：i)重复地从一个样本集合D中采样n个样本ii)针对每次采样的子样本集，进行统计学习，获得假设H iiii)将若干个假设进行组合，形成最终的假设H f inaliv)将最终的假设用于具体的分类任务2）bagging方法的主要过程主要思路：i)训练分类器从整体样本集合中，抽样n* < N个样本针对抽样的集合训练分类器C iii)分类器进行投票，最终的结果是分类器投票的优胜结果但是，上述这两种方法，都只是将分类器进行简单的组合，实际上，并没有发挥出分类器组合的威力来。
直到1989年，Yoav Freund与Robert Schapire提出了一种可行的将弱分类器组合为强分类器的方法。
并由此而获得了2003年的哥德尔奖（Godel price）。
Schapire还提出了一种早期的boosting算法，其主要过程如下：i)从样本整体集合D中，不放回的随机抽样n1 < n个样本，得到集合D1训练弱分类器C1ii)从样本整体集合D中，抽取n2 < n个样本，其中合并进一半被C1分类错误的样本。
得到样本集合D2训练弱分类器C2iii)抽取D样本集合中，C1和C2分类不一致样本，组成D3训练弱分类器C3iv)用三个分类器做投票，得到最后分类结果到了1995年，Freund and schapire提出了现在的adaboost算法，其主要框架可以描述为：i)循环迭代多次更新样本分布寻找当前分布下的最优弱分类器计算弱分类器误差率ii)聚合多次训练的弱分类器在下图中可以看到完整的adaboost算法：图1.1 adaboost算法过程现在，boost算法有了很大的发展，出现了很多的其他boost算法，例如：logitboost 算法，gentleboost算法等等。
在这次报告中，我们将着重介绍adaboost算法的过程和特性。
二、Adaboost算法及分析从图1.1中，我们可以看到adaboost的一个详细的算法过程。
Adaboost是一种比较有特点的算法，可以总结如下：1）每次迭代改变的是样本的分布，而不是重复采样（re weight)2）样本分布的改变取决于样本是否被正确分类总是分类正确的样本权值低总是分类错误的样本权值高（通常是边界附近的样本）3）最终的结果是弱分类器的加权组合权值表示该弱分类器的性能简单来说，Adaboost有很多优点:1)adaboost是一种有很高精度的分类器2)可以使用各种方法构建子分类器，adaboost算法提供的是框架3)当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。
而且弱分类器构造极其简单4)简单，不用做特征筛选5)不用担心overfitting！总之：adaboost是简单，有效。
下面我们举一个简单的例子来看看adaboost的实现过程：图中，“+”和“-”分别表示两种类别，在这个过程中，我们使用水平或者垂直的直线作为分类器，来进行分类。
第一步：根据分类的正确率，得到一个新的样本分布D2，一个子分类器h1其中划圈的样本表示被分错的。
在右边的途中，比较大的“+”表示对该样本做了加权。
第二步：根据分类的正确率，得到一个新的样本分布D3，一个子分类器h2第三步：得到一个子分类器h3整合所有子分类器：因此可以得到整合的结果，从结果中看，及时简单的分类器，组合起来也能获得很好的分类效果，在例子中所有的。
Adaboost算法的某些特性是非常好的，在我们的报告中，主要介绍adaboost的两个特性。
一是训练的错误率上界，随着迭代次数的增加，会逐渐下降；二是adaboost算法即使训练次数很多，也不会出现过拟合的问题。
下面主要通过证明过程和图表来描述这两个特性：1）错误率上界下降的特性从而可以看出，随着迭代次数的增加，实际上错误率上界在下降。
2）不会出现过拟合现象通常，过拟合现象指的是下图描述的这种现象，即随着模型训练误差的下降，实际上，模型的泛化误差（测试误差）在上升。
横轴表示迭代的次数，纵轴表示训练误差的值。
而实际上，并没有观察到adaboost算法出现这样的情况，即当训练误差小到一定程度以后，继续训练，返回误差仍然不会增加。
对这种现象的解释，要借助margin的概念，其中margin表示如下：通过引入margin的概念，我们可以观察到下图所出现的现象：从图上左边的子图可以看到，随着训练次数的增加，test的误差率并没有升高，同时对应着右边的子图可以看到，随着训练次数的增加，margin一直在增加。
这就是说，在训练误差下降到一定程度以后，更多的训练，会增加分类器的分类margin，这个过程也能够防止测试误差的上升。
三、多分类adaboost在日常任务中，我们通常需要去解决多分类的问题。
而前面的介绍中，adaboost算法只能适用于二分类的情况。
因此，在这一小节中，我们着重介绍如何将adaboost算法调整到适合处理多分类任务的方法。
目前有三种比较常用的将二分类adaboost方法。
1、adaboost M1方法主要思路：adaboost组合的若干个弱分类器本身就是多分类的分类器。
在训练的时候，样本权重空间的计算方法，仍然为：在解码的时候，选择一个最有可能的分类2、adaboost MH方法主要思路：组合的弱分类器仍然是二分类的分类器，将分类label和分类样例组合，生成N个样本，在这个新的样本空间上训练分类器。
可以用下图来表示其原理：3、对多分类输出进行二进制编码主要思路：对N个label进行二进制编码，例如用m位二进制数表示一个label。
然后训练m个二分类分类器，在解码时生成m位的二进制数。
从而对应到一个label上。
四、总结最后，我们可以总结下adaboost算法的一些实际可以使用的场景：1）用于二分类或多分类的应用场景2）用于做分类任务的baseline无脑化，简单，不会overfitting，不用调分类器3）用于特征选择（feature selection)4）Boosting框架用于对badcase的修正只需要增加新的分类器，不需要变动原有分类器由于adaboost算法是一种实现简单，应用也很简单的算法。
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训练增加而稳定下降，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。
转自：/?p=191.1 Boosing算法起源Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。
它的思想起源于Valiant提出的 PAC ( Probably Approxi mately Cor2rect)学习模型。
Valiant 和 Kearns提出了弱学习和强学习的概念 ,识别错误率小于1 /2,也即准确率仅比随机猜测略高的学习算法称为弱学习算法;识别准确率很高并能在多项式时间内完成的学习算法称为强学习算法。
同时 ,Valiant和 Kearns首次提出了 PAC 学习模型中弱学习算法和强学习算法的等价性问题,即任意给定仅比随机猜测略好的弱学习算法 ,是否可以将其提升为强学习算法 ? 如果二者等价 ,那么只需找到一个比随机猜测略好的弱学习算法就可以将其提升为强学习算法 ,而不必寻找很难获得的强学习算法。
1990年, Schap ire最先构造出一种多项式级的算法 ,对该问题做了肯定的证明 ,这就是最初的 Boosting算法。
一年后 ,Freund 提出了一种效率更高的Boosting算法。
但是,这两种算法存在共同的实践上的缺陷 ,那就是都要求事先知道弱学习算法学习正确的下限。
1995年 , Freund和schap ire改进了Boosting算法 ,提出了 AdaBoost (Adap tive Boosting)算法[ 5 ],该算法效率和 Freund于 1991年提出的 Boosting算法几乎相同 ,但不需要任何关于弱学习器的先验知识 ,因而更容易应用到实际问题当中。
之后 , Freund和 schap ire进一步提出了改变 Boosting投票权重的 AdaBoost .M1,AdaBoost . M2等算法 ,在机器学习领域受到了极大的关注。
2.1 Boosting方法概述Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。
他是一种框架算法,主要是通过对样本集的操作获得样本子集,然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。
他可以用来提高其他弱分类算法的识别率,也就是将其他的弱分类算法作为基分类算法放于Boosting 框架中,通过Boosting框架对训练样本集的操作,得到不同的训练样本子集,用该样本子集去训练生成基分类器;每得到一个样本集就用该基分类算法在该样本集上产生一个基分类器,这样在给定训练轮数 n 后,就可产生 n 个基分类器,然后Boosting框架算法将这 n个基分类器进行加权融合,产生一个最后的结果分类器,在这 n 个基分类器中,每个单个的分类器的识别率不一定很高,但他们联合后的结果有很高的识别率,这样便提高了该弱分类算法的识别率。
在产生单个的基分类器时可用相同的分类算法,也可用不同的分类算法,这些算法一般是不稳定的弱分类算法,如神经网络(BP) ,决策树(C4 5)等。
2.2 Adaboost算法由于Boosting算法在解决实际问题时有一个重大的缺陷,即他们都要求事先知道弱分类算法分类正确率的下限,这在实际问题中很难做到。
后来 Freund 和 Schapire提出了 AdaBoost 算法,该算法的效率与 Freund 方法的效率几乎一样,却可以非常容易地应用到实际问题中。
AdaBoost 是Boosting 算法家族中代表算法,AdaBoost 主要是在整个训练集上维护一个分布权值向量 D( x) t ,用赋予权重的训练集通过弱分类算法产生分类假设 Ht ( x) ,即基分类器,然后计算他的错误率,用得到的错误率去更新分布权值向量 D( x) t ,对错误分类的样本分配更大的权值,正确分类的样本赋予更小的权值。