大数据经典算法AdaBoost-讲解
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迭代终止条件
Adaboost迭代终止条件1. 引言Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，通过将多个弱分类器进行组合，提高整体分类器的性能。
在Adaboost算法中，迭代终止条件的确定对于算法的性能和效率具有重要影响。
本文将重点介绍Adaboost迭代终止条件的相关概念、原理和常用方法。
2. Adaboost算法简介Adaboost算法是一种迭代算法，通过反复修改训练样本的权重，将多个弱分类器进行组合，得到一个强分类器。
其基本思想是，每一轮迭代中，根据上一轮分类结果的错误率，调整样本权重，使得错误率高的样本在下一轮中得到更多关注，从而提高分类的准确性。
3. Adaboost的迭代过程Adaboost算法的迭代过程可以分为以下几个步骤： - 初始化样本权重：将每个样本的权重初始化为相等值，通常为1/N，其中N为样本数量。
- 迭代过程： - 训练弱分类器：根据当前样本权重，训练一个弱分类器，用于对样本进行分类。
- 计算分类误差率：根据弱分类器的分类结果，计算分类误差率，即被错误分类的样本的权重之和。
- 更新样本权重：根据分类误差率，调整样本权重，使得分类误差率高的样本在下一轮迭代中得到更多关注。
- 更新强分类器权重：根据分类误差率，更新弱分类器的权重，使得分类误差率低的弱分类器在整体分类器中起更大的作用。
- 终止条件判断：根据预先设定的终止条件，判断是否终止迭代。
- 返回强分类器：将所有弱分类器进行加权组合，得到一个强分类器。
4. Adaboost迭代终止条件Adaboost的迭代终止条件是指在什么情况下终止迭代过程，即停止训练弱分类器并返回强分类器。
合理的终止条件可以提高算法的性能和效率，避免过拟合或欠拟合的问题。
4.1 最大迭代次数最常见的迭代终止条件是达到预先设定的最大迭代次数。
通过限制迭代次数，可以避免算法无限迭代，提高算法的效率。
当达到最大迭代次数时，算法会停止训练弱分类器，并返回强分类器。
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。
adaboostclassifier()介绍
adaboostclassifier()介绍摘要：1.AdaBoost 简介2.AdaBoost 算法原理3.AdaBoost 应用实例4.AdaBoost 优缺点正文：1.AdaBoost 简介AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种自适应的集成学习算法，主要用于解决分类和回归问题。
它通过组合多个基本分类器（弱学习器）来提高预测性能，可以有效地解决单个分类器准确率不高的问题。
AdaBoost 算法在机器学习领域被广泛应用，尤其是在图像识别、文本分类等任务中取得了很好的效果。
2.AdaBoost 算法原理AdaBoost 算法的核心思想是加权训练样本和加权弱学习器。
在每一轮迭代过程中，算法会根据样本的权重来调整训练样本，使得错误分类的样本在下一轮中拥有更高的权重。
同时，算法会根据弱学习器的权重来调整弱学习器的重要性，使得表现更好的弱学习器在下一轮中拥有更高的权重。
这个过程会一直进行，直到达到预设的迭代次数。
具体来说，AdaBoost 算法包括以下步骤：(1) 初始化：设置初始权重，通常为等权重。
(2) 迭代：a.根据样本权重，对训练样本进行加权抽样。
b.训练弱学习器，得到弱学习器的预测结果。
c.更新样本权重，将错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减小。
d.更新弱学习器权重，将表现更好的弱学习器权重增加，表现较差的弱学习器权重减小。
(3) 终止条件：达到预设的迭代次数或满足其他终止条件。
(4) 集成：将多个弱学习器进行集成，得到最终的预测结果。
3.AdaBoost 应用实例AdaBoost 算法在许多领域都有广泛应用，例如：(1) 图像识别：在计算机视觉领域，AdaBoost 算法被广泛应用于图像识别任务，尤其是人脸识别、车牌识别等。
(2) 文本分类：在自然语言处理领域，AdaBoost 算法可以用于文本分类任务，例如情感分析、垃圾邮件过滤等。
(3) 语音识别：在语音识别领域，AdaBoost 算法可以用于声学模型的训练，提高语音识别的准确率。
adaboost算法参数
adaboost算法参数【最新版】目录1.AdaBoost 算法简介2.AdaBoost 算法的参数3.参数的作用及对算法性能的影响4.参数调整的实践建议正文AdaBoost 算法是一种集成学习方法，其全称为 Adaptive Boosting，即自适应提升。
它通过加权训练样本和基函数的组合来提高分类器的性能。
在 AdaBoost 算法中，有几个重要的参数需要调整，这些参数对算法的性能有着重要的影响。
首先，是基函数的选择。
AdaBoost 算法支持多种基函数，如线性基函数、多项式基函数、指数基函数等。
不同的基函数对应着不同的问题类型，例如线性基函数适用于线性可分的问题，多项式基函数适用于多项式可分的问题。
因此，选择合适的基函数对于问题解决的效果至关重要。
其次，是基函数的权重。
在 AdaBoost 算法中，每个基函数都有一个对应的权重，这个权重决定了该基函数在集成学习中的重要性。
权重的设置可以根据预先设定的规则进行，也可以根据训练集的错误率进行动态调整。
再次，是迭代的次数。
AdaBoost 算法的迭代次数决定了基函数的个数，即集成学习中的弱学习器个数。
通常情况下，迭代次数越多，集成学习的效果越好，但同时也会增加计算的复杂度。
最后，是正则化参数。
正则化是用来防止过拟合的一种技术，它可以防止模型对训练集过于拟合，从而提高模型在测试集上的泛化能力。
在AdaBoost 算法中，正则化参数的设置可以采用 L1 正则化、L2 正则化等方式。
总的来说，AdaBoost 算法的参数设置是一个需要综合考虑的问题，需要根据具体问题的特性和需求来进行选择和调整。
adaboost-elm算法
Adaboost-ELM（Adaptive Boosting - Extreme Learning Machine）算法是一种结合Adaboost和ELM两种算法的集成学习算法。
1. Adaboost算法Adaboost是一种自适应boosting算法，通过迭代训练一系列弱分类器，然后将这些弱分类器加权组合成一个强分类器。
其主要思想是每一次迭代都调整样本的权重，使得前一次分类错误的样本在下一次迭代中得到更多的重视，从而加强对这些样本的分类能力。
具体步骤如下：（1）初始化训练数据的权重，每个样本的权重初始化为1/n，其中n为样本数量。
（2）对每一轮迭代，通过当前的权重分布训练一个弱分类器。
（3）计算该弱分类器的误差率，并更新样本的权重，使得分类错误的样本在下一轮中获得更高的权重。
（4）重复以上步骤，直到达到预设的迭代次数或者分类误差率满足要求。
2. ELM算法ELM是一种快速的单层前向神经网络。
与传统的神经网络算法不同，ELM不需要迭代调整权重和阈值，而是通过随机初始化输入层到隐含层的权重矩阵，然后直接求解输出层到隐含层的权重矩阵，从而极大地提高了训练速度。
其主要步骤如下：（1）随机初始化输入层到隐含层的权重矩阵和偏置向量。
（2）通过随机初始化的权重和偏置，计算隐含层的输出矩阵。
（3）利用随机生成的隐含层输出矩阵，直接求解输出层到隐含层的权重矩阵。
3. Adaboost-ELM算法Adaboost-ELM算法是将Adaboost和ELM两种算法结合起来，形成一种新的集成学习算法。
在每一轮迭代中，Adaboost算法利用ELM作为弱分类器，从而提高了Adaboost算法的准确性和泛化能力。
具体步骤如下：（1）初始化训练数据的权重，每个样本的权重初始化为1/n，其中n为样本数量。
（2）对每一轮迭代，通过当前的权重分布使用ELM作为弱分类器进行训练。
（3）计算该弱分类器的误差率，并更新样本的权重，使得分类错误的样本在下一轮中获得更高的权重。
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回归推导公式
adaboost回归推导公式
AdaBoost是一种提高弱分类器的方法，能够让你把多个简单的分类器组合起来变得类似于一个强分类器, 这个算法可以应用于分类和回归问题，这里介绍AdaBoost回归的推导公式。
二、推导过程
1. 定义样本集的输入
设样本空间为：X={x1，x2...xN}，其中xn=(xn1，xn2...xnd) ,标签集为y={yn}，其中yn=[-1，1]
2. 定义基本分类器
基本分类器的结构为
h(x)=sign(a·x+b)
h(x)表示基本分类函数的结果，a为权重向量，b为偏差项
3. 定义abs(error)的损失函数
abs(error)的损失函数定义为：
L(a,b,x)=|h(x)-y|
4. 求解权重损失函数最小化问题
求解权重损失函数最小化问题，最小化损失函数，可以得到最小误差Emin，其求解过程如下：
（1）求解L(a,b)的最小值
根据L(a,b)的定义，可以求出：Emin=min(L(a,b))
（2）求解a、b的最优解
根据Emin的定义可以得出最小化误差问题的权重为：
a*= argmin{a} Emin
b*= argmin{b} Emin
5. 定义AdaBoost算法
AdaBoost算法定义为：
a = a* + α* h(x)
b = b* + β* h(x)
其中，α和β是参数，它们决定了分类器的强度，h(x)表示基本分类器的参数。
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(2).若正负样本数目m+, m-则正样本D1(i) = 1/m+， 负样本D1(i) = 1/m-
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Schapire Adaboost Algorithm
三.训练弱分类器
For t=1,……,T
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Adaboost 算法介绍
•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。 •使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练 数据特征，并将关键放在关键的训练数据上面。
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Adaboost 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力。 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。
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Adaboost 算法分析
对于boosting算法，存在两个问题： 1. 如何调整训练集，使得在训练集上训练的 弱分类器得以进行； 2. 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来 形成强分类器。
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Adaboost 算法分析
针对以上两个问题，AdaBoost算法进行了调整： 1. 使用加权后选取的训练数据代替随机选取的 训练样本，这样将训练的焦点集中在比较难分 的训练数据样本上； 2. 将弱分类器联合起来，使用加权的投票机制 代替平均投票机制。让分类效果好的弱分类器 具有较大的权重，而分类效果差的分类器具有 较小的权重。
一.样本 Given: m examples (x1, y1), …, (xm, ym)
where xiX, yiY={-1, +1} xi表示X中第i个元素， yi表示与xi对应元素的属性值，+1表示xi属于某个分类，
-1表示xi不属于某个分类 二.初始化训练样本xi的权重D(i) :i=1,……，m;
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Adaboost 算法分析
AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权 重是相同的，即其中n为样本个数，在此样本分布 下训练出一弱分类器。对于分类错误的样本，加大 其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权 重，这样分错的样本就被突显出来，从而得到一个 新的样本分布。在新的样本分布下，再次对样本进 行训练，得到弱分类器。依次类推，经过T次循环， 得到T个弱分类器，把这T个弱分类器按一定的权重 叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。
AdaBoost
组员：朱航，杨帅，王永胜，曹宏武，曾德清，周峰
1
Adaboost 算法
• 算法介绍 • 算法分析 • 算法步骤 • 训练过程 • 举例说明
2
Adaboost 算法介绍
•Idea AdaBoost (Adaptive Boosting, R.Scharpire, Y.Freund, ICML, 1996)
•Adaboost是一种迭代算法，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）。
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Adaboost 算法介绍
•Adaboost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，最后将每次得到的分类器最后融合起 来，作为最后的决策分类器。
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Adaboost 算法分析
Adaboost的核心思想 “关注”被错分的样本，“器重”性能好的 弱分类器
怎么实现 （1）不同的训练集调整样本权重 （2）“关注”增加错分样本权重 （3）“器重”好的分类器权重大 （4） 样本权重间接影响分类器权重
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Adaboost 算法步骤
AdaBoost算法的具体步骤如下： 1. 给定训练样本集S，其中X和Y分别对应于正例
样本和负例样本；T为训练的最大循环次数； 2. 初始化样本权重为1/n ，即为训练样本的初始
概率分布；
3. 第一次迭代：(1)训练样本的概率分布相当， 训练弱分类器;(2)计算弱分类器的错误率;(3)选取 合适阈值，使得误差最小；(4)更新样本权重；
经T次循环后，得到T个弱分类器，按更新的权重
叠加，最终得到的强分类器。 12
Adaboost 算法步骤
Adaboost算法是经过调整的Boosting算法，其能够对
弱学习得到的弱分类器的错误进行适应性(Adaptive)调
整。上述算法中迭代了T次的主循环，每一次循环根
据当前的权重分布对样本x定一个分布P，然后对这个
分布下的样本使用弱学习算法得到一个弱分类器，对
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Hale Waihona Puke Adaboost 算法分析
AdaBoost算法是Freund和Schapire根据在线 分配算法提出的，他们详细分析了AdaBoost算 法错误率的上界，以及为了使强分类器达到错 误率，算法所需要的最多迭代次数等相关问题。
与Boosting算法不同的是，AdaBoost算法不 需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即 弱分类器的误差，并且最后得到的强分类器的 分类精度依赖于所有弱分类器的分类精度，这 样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。
于这个算法定义的弱学习算法，对所有的样本都有错
误率，而这个错误率的上限并不需要事先知道，实际
上。每一次迭代，都要对权重进行更新。更新的规则
是：减小弱分类器分类效果较好的数据的概率，增大
弱分类器分类效果较差的数据的概率。最终的分类器
是个弱分类器的加权平均
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Schapire Adaboost Algorithm