AdaBoost算法研究进展与展望_曹莹
AdaBoost恶意程序行为检测新算法
西 安 电子 科 技大 学 学 报 （ 自然 科学 版 ）
Ｊ０ＵＲ ＮＡＬ ０Ｆ ＸＩ ＤＩ ＡＮ ＵＮＩ ＶＥＲ Ｓ Ｉ ＴＹ
Ｄｅ ｃ ． ２ Ｏ ｌ ３ Ｖｏ １ ． ４ ０ Ｎｏ ． ６
第 ４ Ｏ卷
第 ６期
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ２ ４ ０ ０ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ６ ． ０ ２ １
Ａｄ ａ Ｂｏ ｏ ｓ ｔ恶意 程 序 行 为 检 测 新 算 法
曹 莹 ， 刘 家 辰 ， 苗 启 广 ， 高 琳
（ 西安 电子 科技 大 学 计 算机 学 院 ， 陕 西 西安 ７ １ ０ ０ ７ １ ）
摘 要 ：提 出 了 一种 新 的程 序 行 为 抽 象 方 法 ， 将 程 序 执 行 时 发起 的 ＡＰ Ｉ 调用 、 网 络数 据 包 信 息 以及 静 态 分 析
Ｂｅ ｓ ｉ ｄ ｅ ｓ， ｗｅ ｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｄｅ ｓ ｉ ｇｎ ａ ｎ ｅ ｗ ｂｅ ｈ ａ ｖｉ ｏ ｒ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｍ ａ ｌ ｗａ ｒ ｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ ａ ｌ ｇｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ， ｗｈｉ ｃ ｈ ａ ｄｖ ａ ｎｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ Ａｄａ Ｂｏ ｏｓ ｔ ｂ ｏ ｏｓ ｔ ｅ ｄ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ ｔ ｒ ｅ ｅ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ．Ｆｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ，ｔ ｈｅ ｎｅ ｗ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ｓ ａ ｎ ａ ｎｔ ｉ — ｎｏ ｉ ｓ ｅ ｌ ｏ ｓ ｓ ｆ ｕｎ ｃ ｔ ｉ ｏｎ
ｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ． Ａｌ ｌ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｉ ｎ ａ ｈ ｉ ｇ ｈ ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ．
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算法及其应用总结
东北大学研究生考试试卷考试科目：数学算法课程编号：阅卷人：考试日期：学生姓名：郑罗丹学生学号：1300203注意事项1．考前研究生将上述项目填写清楚2．字迹要清楚，保持卷面清洁3．交卷时请将本试卷和题签一起上交东北大学研究生院算法总结一、冒泡排序算法基本思想：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。
即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。
算法流程图：算法复杂度：冒泡排序是稳定的，算法时间复杂度为O(n^2)。
算法的应用：冒泡排序主要应用于教学。
二、合并排序算法基本思想：合并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。
合并排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。
然后再把有序子序列合并为整体有序序列。
将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。
若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。
算法的基本流程：1. 分解：将n个数的序列分解为2个包含n/2个数的子序列；2. 解决：使用合并排序算法递归地对这2个子序列进行排序；3. 合并：合并2个已经排序的子序列以得到最终的排序结果。
算法复杂度：时间复杂度为O(NlogN)，空间复杂度算法的应用：三、快速排序算法基本思想：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
算法的基本流程：1. 设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=0，j=N-1；2. 以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[0]；3. 从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索(j--)，找到第一个小于key的值A[j]，将A[j]赋给A[i]；4. 从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将A[i]赋给A[j]；5. 重复第3、4步，直到i=j。
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。
人脸检测中AdaBoost算法详解
⼈脸检测中AdaBoost算法详解⼈脸检测中的AdaBoost算法，供⼤家参考，具体内容如下第⼀章：引⾔2017.7.31。
英国测试⼈脸识别技术，不需要排队购票就能刷脸进站。
据BBC新闻报道，这项英国政府铁路安全标准委员会资助的新技术，由布⾥斯托机器⼈实验室(Bristol Robotics Laboratory) 负责开发。
这个报道可能意味着我们将来的⽣活⽅式。
虽然⼈脸识别技术已经研究了很多年了，⽐较成熟了，但是还远远不够，我们以后的⽬标是通过识别⾯部表情来获得⼈类⼼理想法。
长期以来，计算机就好像⼀个盲⼈，需要被动地接受由键盘、⽂件输⼊的信息，⽽不能主动从这个世界获取信息并⾃主处理。
⼈们为了让计算机看到这个世界并主动从这个世界寻找信息，发展了机器视觉；为了让计算机⾃主处理和判断所得到的信息，发展了⼈⼯智能科学。
⼈们梦想，终有⼀天，⼈机之间的交流可以像⼈与⼈之间的交流⼀样畅通和友好。
⽽这些技术实现的基础是在⼈脸检测上实现的，下⾯是我通过学习基于 AdaBoost 算法的⼈脸检测，赵楠的论⽂的学习⼼得。
第⼆章：关于Adaptive BoostingAdaBoost 全称为Adaptive Boosting。
Adaptively，即适应地，该⽅法根据弱学习的结果反馈适应地调整假设的错误率，所以Adaboost不需要预先知道假设的错误率下限。
Boosting意思为提升、加强，现在⼀般指将弱学习提升为强学习的⼀类算法。
实质上，AdaBoost算法是通过机器学习，将弱学习提升为强学习的⼀类算法的最典型代表。
第三章：AdaBoost算法检测⼈脸的过程先上⼀张完整的流程图，下⾯我将对着这张图作我的学习分享：1.术语名词解析：弱学习，强学习：随机猜测⼀个是或否的问题，将会有50%的正确率。
如果⼀个假设能够稍微地提⾼猜测正确的概率，那么这个假设就是弱学习算法，得到这个算法的过程称为弱学习。
可以使⽤半⾃动化的⽅法为好⼏个任务构造弱学习算法，构造过程需要数量巨⼤的假设集合，这个假设集合是基于某些简单规则的组合和对样本集的性能评估⽽⽣成的。
基于adaboost与sift的人脸识别与跟踪系统的研究与设计优秀毕业论文
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。
基于样本噪声检测的AdaBoost算法改进
基于样本噪声检测的AdaBoost算法改进张子祥;陈优广【摘要】In the traditional AdaBoost algorithm,there are over-fitting problems caused by noise samples.In this paper,an improved AdaBoost algorithm based on noise detection is proposed,calledNAdaBoost.According to the traditional AdaBoost algorithm,in the misclassified samples,noise samples vary widely in someattributes.NAdaBoost can,instead,determine the noise samples based on this,and then reuse the algorithm to classify the two types of samples,and ultimately achieve the purpose of improving the accuracy of classification.The experiment on the binary classification shows that the proposed algorithm has a higher classification accuracy compared with the traditional AdaBoost algorithm,as well as relative improvement of algorithms.%针对传统的AdaBoost算法中,存在的噪声样本造成的过拟合问题,提出了一种基于噪声检测的AdaBoost 改进算法,本文称为NAdaBoost(nois-detection AdaBoost).NAdaBoost算法创新点在于针对传统的AdaBoost算法在错误分类的样本中,噪声样本在某些属性上存在很大差异,根据这一特性来确定噪声样本,再重新使用算法对两类样本进行分类,最终达到提高分类准确率的目的.本文对二分类问题进行实验结果表明,本文提出的算法和传统的AdaBoost算法,以及相关改进的算法相比,有较高的分类准确率.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)012【总页数】5页(P186-190)【关键词】过拟合;噪声检测;AdaBoost算法;二分类【作者】张子祥;陈优广【作者单位】华东师范大学计算机科学与软件工程学院,上海200333;华东师范大学计算机科学与软件工程学院,上海200333【正文语种】中文历史上,Kearns 和 Valiant[1,2]首先提出“强可学习(Strong learnable)”和“弱可学习 (Weakl y learnable)”的概念,指出在概率近似正确 (Probably approximately correct,PAC)的学习框架中,“弱可学习”可以转化为“强可学习”. Schapire 后来证明在该框架下[3],一个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习的. 1995 年 AdaBoost (Adaptive Boosting)算法被提出,在机器学习中得到了广泛的运用,其中在文本分类[4]和人脸检测[5]上取得比较成功的应用,并且它是第一个实现实时人脸检测的算法,与以前的很多算法相比,它在速度上有很大的突破,因此研究该算法不论是在机器学习还是图像处理方面都具有非常广阔的前景.AdaBoost算法跟大多数其它学习算法相比,不会很容易出现过拟合现象,但AdaBoost算法对噪声和异常数据很敏感,在有噪声的情况下会出现过拟合[6],这是由于噪声样本在不断迭代的情况下,权值不断增加,进而分类器的准确率会有所下降. 目前提出了一些方法来减弱噪声的影响,一类方法是修改损失函数,在不断的迭代过程中噪声点权重下降[7],相对比较好的算法是LogitBoost. 这类方法在一定程度上取得了效果,但也对正常训练样本的权重产生影响. Yunlong提出了EAdaBoost算法[8],处理样本中存在的噪声样本,以此来提高算法的准确率,此外还有学者将多个算法结合起来如MutiboostingAB[9]等. 可见在噪声数据方向的研究对于AdaBoost 算法的改进还有很大的空间,同样算法的改进对于文本分类和人脸检测等问题的解决,具有重大意义,本文将针对AdaBoost算法对噪声和异常数据很敏感这一问题进行深入的研究.综上所述本文的创新点是从处理样本噪声来对AdaBoost算法进行研究和改进. 首先在第一节介绍AdaBoost算法和相关分析,第二节对提出的新算法进行详细的介绍和分析,第三、四节是实验总结部分.AdaBoost算法的主要目的就是把弱分类器组合形成一个强分类器.AdaBoost算法主要是以迭代的方式不断增大被错误判断样本的权值的原则,来进行样本权值的更新,分类器在下一次分类中把重心放在那些被错误判断的样本上,从而达到正确分类所有样本的目的,多个这样的分类器会被算法训练出来,以级联的方式组合所有的分类器,一个比较强的分类器就能被组成起来.算法主要性质是不断减少学习过程中的训练误差,如何确定最终误差下界,对于这个问题有如下的定理[10]:这一定理说明,在每一次迭代过程中选择合适的Gm使得Zm最小,训练的误差会下降的最快. 对于二分类问题有如下结果[11]:这里进而可以得到推论: 如果存在,对所有m有,则这表明在此条件下AdaBoost算法训练的误差按照指数速率快速下降[12],因此AdaBoost算法可以迅速的训练数据. 随着实验的深入研究,即使是训练的误差趋向于零时,算法依然能够使推广误差继续降低,即使是迭代的次数增多现象也没有恶化,然而Ratsh等人指出,当样本中存在噪声时算法在学习的过程中这些噪声样本点很难被正确分类,随着迭代次数的增加它们的权值也会以指数速率增长,最终导致算法的准确性下降[13],因此抑制样本噪声是本文的重要研究点,将进行详细介绍.噪声数据对分类结果有很大的影响,只要在这些类中存在少量的噪声数据,就会影响这些类的分类效果. 在AdaBoost算法中只有被分类为错误样本的权值才会被扩大,在下一次分类中分类器会把重心放在权值大的样本上,然而噪声样本很难被分类正确,这类样本的权值就会变得越来越大,分类器也会趋向于过拟合,可以看出算法本身就忽略了噪声样本的存在. 另一方面噪声样本确实很难被分类正确,然而在真实环境中,噪声样本对于效果不是很好的弱分类器,噪声样本也有可能被分类正确,该样本的权值会下降,又进一步降低了被分类错误的可能,那么最终分类器的准确率必定会受影响.为了确定样本中的噪声样本,本文提出在AdaBoost算法的一次迭代过程中会产生一些分类为错误的样本,这些样本中可以分为两部分,一类是好的样本能够在下一次分类中被分类正确,另外一类是噪声样本这类样本很难被分类正确,而且它与同一分类中的样本在某些属性上存在很大差异.对于样本点 P(x属性,y标记),考察 AdaBoost算法中基本分类器的线性组合令其中,β∗是规范化因子,目的使得f(x)是概论分布,保证每轮的样本权值之和为1,由于经过训练,AdaBoost在训练集上误差率已经很低了,所以他越接近于-1,可以发现被分类错误的样本的ε(x)在[-1,10]之间,如果P是噪声点,那么它的ε(x)就会越接近-1. 为了进一步确定P 样本是否是噪声数据,对于两个样本点x1,x2,使用欧几里得距离思想来定义它们之间的距离:选取与当前样本点距离最小的k个点,如果与当前样本有比较多的值相似,那么可以认定该样本是好的样本,因此在下一次迭代过程中AdaBoost算法重心要放在这类样本中; 如果当前样本与临近的其他k个样本相比ε(x)值存在很大差异,那么可以认定这类样本很大可能是噪声样本,这类样本的影响在下一次迭代过程中应当被抑制. 本文选取了一些数据,在添加噪声点前后对数据的分布进行对比如图1所示.图1中折线之内为模糊地带样本,折线之外为正常样本,其中含有两个强噪声样本,本文以此来确定噪声样本并进行分类处理. 3.3节将详细讲述算法流程.本文主要是针对二分类问题进行研究,因此使用著名的加州大学欧文分校提出的数据库UCI,从其中选出部分二分类数据集来进行实验. UCI数据库是行业内经常被用于数据挖掘,机器学习的标准测试数据库. 本文随机从中选取了9组数据集,如表1所示.实验中本文所提出的算法将和传统的AdaBoost算法在相同的情况下进行对比,并且与上文提到的其他比较著名的改进算法LogitBoost,MutiboostAB,最终得出结论. 为了保证结果的准确性,本文先将各个算法在没有噪声的情况下比较分类结果,然后对各个数据集添加一定比例的噪声,再使用各个算法测试数据进行分类,比较实验结果,最终得出结论. 在本次实验中,采用的是java编程语言,结合WEKA提供的开源代码进行实验.本文算法使用的弱分类器是单层决策树,迭代次数根据原始的算法为10次(默认都是10次),k值也是根据经验取样本总数的5.6%.表2至表6依次列出了在数据没有添加噪声的情况下,和添加数据数量10%的噪声,20%的噪声的情况下,各个算法的预测结果的正确率对比.表2的实验结果中加粗的部分是每组数据集中预测正确最高的,加下划线的是正确率最低的,因此可以清楚看出不管在有没有加噪声的情况下,本文提出的NAdaBoost算法在大多数数据集中都有很高的正确率,而且没有出现最低的正确率情况. 为了进一步体现本文算法在噪声数据干扰情况的健壮性,选择特征最多的三组数据集 (ionosphere,sonar,mushroom)分别随机添加10%,20%的噪声,测定不同噪声下各个算法的准确率,如表3至表6所示,分别记录了不同噪声下各个算法的准确率.从表3至表6的比较可以发现NAdaBoost算法在不同的噪声比例下依然保持很高的分类准确率,并且在相同的噪声条件下,分类结果会优于其他算法. 为了便于观察分别绘制了在三个数据集上的各种算法比较的折线图,如图2所示.可以发现在随着噪声比例的增大各个算法的正确率都有所下降,但本文提出的NAdaBoost算法正确率下降缓慢,并且相比于其他算法依然保持最高的正确率.本文是以AdaBoost算法为基础,针对噪声样本造成的“过拟合问题”,对临界样本在计算权值时进行抑制,对于噪声样本采用k近邻思想检测噪声样本,对重新划分的样本进行分类. 本文使用UCI数据集来实验,从多个方面来考察实验结果,表明本文提出的算法都有较好的分类准确率. 然而,在判断噪声样本时k值的选择是取样本总数的5.6%,虽然这是多次实验最终选择的取值,在大多数情况下是有效的,但也有可能会碰到极端的情况,可能样本点本身是噪声点在5.6%的范围内存在多数噪声点,算法会错误的把该样本点判断为非样本点,最终影响分类的准确率,因此k值的选择有待进一步研究. 此外本文只是针对的二分类问题,不适用于多分类问题,因为AdaBoost算法要求每个弱分类器的准确率大于1/2,但是在多分类问题中找到这种弱分类器很困难,需要从数学的角度重新创建模型,有学者提出多类指数损失函数的逐步添加模型[14],把分类器要求的准确率降到1/n(n为类别数),但这无法保证有效性,因此提升到多分类问题还需要进一步研究寻找合适的模型.【相关文献】1Freund Y,Schapire RE. A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting. Journal of Computer and System Sciences,1997,55(1): 119–139. [doi:10.1006/jcss.1997.1504]2Freund Y,Schapire RE. Experiments with a new boosting algorithm. Proc. of the 13th International Conference on International Conference on Machine Learning. Bari,Italy.1996. 148–156.3李航. 统计学习方法. 北京: 清华大学出版社,2012: 3.4Schapire RE,Singer Y. BoosTexter: A boosting-based system for text categorization. Machine Learning,2000,39(2-3): 135–168.5Viola P,Jones MJ. Robust real-time face detection. International Journal of Computer Vision,2004,57(2): 137–154.[doi: 10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb]6Jiang WX. Does boosting overfit: Views from an exact solution. Technical Report 00-03,Evanston,IL: Northwestern University,2000.7Servedio RA. Smooth boosting and learning with malicious noise. Proc. of the 14th Annual Conference on Computational Learning Theory,COLT 2001 and 5th European Conference on Computational Learning Theory. Amsterdam,The Netherlands. 2003. 473–489.8Gao YL,Gao F. Edited AdaBoost by weighted kNN.Neurocomputing,2010,73(16-18): 3079–3088. [doi: 10.1016/j.neucom.2010.06.024]9Webb GI. MultiBoosting: A technique for combining boosting and wagging. Machine Learning,2000,40(2):159–196. [doi: 10.1023/A:1007659514849]10付忠良. 关于AdaBoost有效性的分析. 计算机研究与发展,2008,45(10): 1747–1755.11Freund Y,Schapire RE. A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting. Journal of Computer and System Sciences,1997,55(1): 119–139. [doi:10.1006/jcss.1997.1504]12周志华. 机器学习. 北京: 清华大学出版社,2016: 1.13Rätsch G,Onoda T,Müller KR. Regularizing AdaBoost.Proc. of the 1998 Conference on Advances in Neural Information Processing Systems II. Cambridge,MA,USA.1999. 564–570. 14胡金海,骆广琦,李应红,等. 一种基于指数损失函数的多类分类 AdaBoost算法及其应用. 航空学报,2008,29(4):811–816.。
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——【人工智能 精品讲义】
。 Rtr
H final
exp
2
T t 1
2 t
记 t, t 0 ，则 Rtr H final 。 e2 2T
证明：
1、对 DT1 进行迭代展开
DT1 i DT i exp
T yihT xi
ZT
D1
i
exp
yi
T
t 1 T
tht
xi
Zt
t 1
D1
i
exp
yi
x
t1
例如在下图中
需要一些线段把红色的球和深蓝色的球分开， 显然然如果仅用一条直线的话，是分不开的。
使用提升算法来进行划分的话，先画出一条错 误率最小的线段如图a，但左下角的深蓝色的球被错 划分到红色区域，因此加重被错误划分的球的权重， 再下一次划分的时候，将更加考虑那些权重大的球， 如图c，最终得到一个准确的划分，如下图所示。也 就是说，在提升算法中，不要一个单个分类器进行 分类，而是用多个分类器来通过一定的组合后进行 划分。这就是AdaBoost算法。
计算弱分类器 ht : X 1,1，该弱分类器在分布 Dt 上的误差为：
t Dt ht xi yi
计算该弱分类器的权重： t
1 2
ln
1
t
t
更新训练样本的分布：Dt1
i
Dt
i expt
Zt
yiht
xi
，其中
Zt
为归
一化常数。
最后的强分类器为：
H
final
x
sign
T
tht
算法介绍（AdaBoost）
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第39卷第6期自动化学报Vol.39,No.6
2013年6月ACTAAUTOMATICASINICAJune,2013
AdaBoost算法研究进展与展望曹莹1苗启广1刘家辰1高琳1
摘要AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一,有着坚实的理论基础,在实践中得到了很好的推广和应用.算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器,为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法.本文首先介绍Boosting猜想提出以及被证实的过程,在此基础上,引出AdaBoost算法的起源与最初设计思想;接着,介绍AdaBoost算法训练误差与泛化误差分析方法,解释了算法能够提高学习精度的原因;然后,分析了AdaBoost算法的不同理论分析模型,以及从这些模型衍生出的变种算法;之后,介绍AdaBoost算法从二分类到多分类的推广.同时,介绍了AdaBoost及其变种算法在实际问题中的应用情况.本文围绕AdaBoost及其变种算法来介绍在集成学习中有着重要地位的Boosting理论,探讨Boosting理论研究的发展过程以及未来的研究方向,为相关研究人员提供一些有用的线索.最后,对今后研究进行了展望,对于推导更紧致的泛化误差界、多分类问题中的弱分类器条件、更适合多分类问题的损失函数、更精确的迭代停止条件、提高算法抗噪声能力以及从子分类器的多样性角度优化AdaBoost算法等问题值得进一步深入与完善.
关键词集成学习,Boosting,AdaBoost,泛化误差,分类间隔,多分类引用格式曹莹,苗启广,刘家辰,高琳.AdaBoost算法研究进展与展望.自动化学报,2013,39(6):745−758
DOI10.3724/SP.J.1004.2013.00745
AdvanceandProspectsofAdaBoostAlgorithmCAOYing1MIAOQi-Guang1LIUJia-Chen1GAOLin1AbstractAdaBoostisoneofthemostexcellentBoostingalgorithms.Ithasasolidtheoreticalbasisandhasmadegreatsuccessinpracticalapplications.AdaBoostcanboostaweaklearningalgorithmwithanaccuracyslightlybetterthanrandomguessingintoanarbitrarilyaccuratestronglearningalgorithm,bringingaboutanewmethodandanewdesignideatothedesignoflearningalgorithm.ThispaperfirstintroduceshowBoosting,justaconjecturewhenproposed,wasprovedright,andhowthisproofledtotheoriginofAdaBoostalgorithm.Second,trainingandgeneralizationerrorofAdaBoostareanalyzedtoexplainwhyAdaBoostcansuccessfullyimprovetheaccuracyofaweaklearningalgorithm.Third,differenttheoreticalmodelstoanalyzeAdaBoostaregiven.Meanwhile,manyvariantsderivedfromthesemodelsarepresented.Fourth,extensionsofbinary-classAdaBoosttomulticlassAdaBoostaredescribed.Besides,applicationsofAdaBoostalgorithmarealsointroduced.Finally,interesteddirectionswhichneedtobefurtherstudiedarediscussed.ForBoostingtheory,thesedirectionsincludededucingatightergeneralizationerrorboundandfiguringoutamorepreciseweaklearningconditioninamulticlassproblem.ForAdaBoost,thestoppingconditions,thewaytoenhanceanti-noisecapabilityandhowtoimprovetheaccuracybyoptimizingthediversityofthebaseclassifiers,aregoodquestionstobein-depthresearched.
KeywordsEnsemblelearning,Boosting,AdaBoost,generalizationerror,classificationmargin,multiclassclassificationCitationCaoYing,MiaoQi-Guang,LiuJia-Chen,GaoLin.AdvanceandprospectsofAdaBoostalgorithm.ActaAutomaticaSinica,2013,39(6):745−758
Boosting,也称为增强学习或提升法,是一种重
要的集成学习技术,能够将预测精度仅比随机猜度收稿日期2012-07-09录用日期2012-09-29ManuscriptreceivedJuly9,2012;acceptedSeptember29,2012国家自然科学基金(61072109,61272280,41271447,61272195),教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-12-0919),中央高校基本科研业务费专项资金(K5051203020,K5051203001,K5051303018）资助SupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(61072109,61272280,41271447,61272195),theProgramforNewCenturyExcellentTalentsinUniversity(NCET-12-0919),andtheFundamentalResearchFundsfortheCentralUniversi-ties(K5051203020,K5051203001,K5051303018)本文责任编委张学工RecommendedbyAssociateEditorZHANGXue-Gong1.西安电子科技大学计算机学院西安7100711.SchoolofComputerScienceandTechnology,XidianUniver-sity,Xian710071略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器,这在直接构造强学习器非常困难的情况下,为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法.作为一种元算法框架,Boosting几乎可以应用于所有目前流行的机器学习算法以进一步加强原算法的预测精度,应用十分广泛,产生了极大的影响.而AdaBoost正是其中最成功的代表,被评为数据挖掘
十大算法之一[1].在AdaBoost提出至今的十几年
间,机器学习领域的诸多知名学者不断投入到算法相关理论的研究中去,扎实的理论为AdaBoost算法的成功应用打下了坚实的基础.AdaBoost的成功不仅仅在于它是一种有效的学习算法,还在于:1)746自动化学报39卷它让Boosting从最初的猜想变成一种真正具有实用价值的算法;2)算法采用的一些技巧,如:打破原有样本分布,也为其他统计学习算法的设计带来了重要的启示;3)相关理论研究成果极大地促进了集成学习的发展.本文以AdaBoost及其变种算法为线索,介绍Boosting理论的起源、发展,并探讨一些可能研究的方向:1)介绍Boosting猜想被证实的过程,从中引出AdaBoost算法的提出以及算法最初的设计思想,这为后文介绍最新研究方向的变化与优点进行铺垫;2)对AdaBoost训练误差与泛化误差进行分析,解释算法能够提高学习精度的原因;3)介绍随着研究的发展而出现的几种重要AdaBoost理论分析模型,以及从这些模型衍生出的各种变种算法,新的分析理论与最初分析理论形成对比,揭示了AdaBoost算法研究的新思路以及尚未解决的一些问题;4)介绍AdaBoost从二分类到多分类的推广;5)介绍AdaBoost在实际问题中的应用,并探讨AdaBoost算法及Boosting理论未来的一些研究方向.1AdaBoost算法概述1.1Boosting问题起源在可能近似正确(Probablyapproximatelycorrect,PAC)学习框架[2]中,X是样本空间,概念类C是学习器要学习的目标概念的集合,C中的每个概念c对应于X的某个子集或一个等效的布尔函数c:X→{0,1}.D是定义于样本空间X上固定但未知的分布,训练实例集合S依分布D从X中独立随机抽取.为了考察学习器的输出假设h对真实目标概念类C中概念c的逼近程度,首先定义h对应于目标概念c和样本分布D的真实错误率errorD(h)=Prx∈D[c(x)=h(x)].PAC学习模型弱化对学习器的要求,不要求学习器输出一个零错误率假设,只要求错误率被限制在一个很小的常数ε范围内;不要求学习器对任何随机抽取的训练样本都能成功,只要求失败的概率在一个很小的常数δ范围内.考虑定义在长度为n的训练实例集合S上的一个概念类C,对∀c∈C,S上的任意样本分布D,0习”[3],即Boosting问题.如果这一问题有肯定的回
答,意味着只要找到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,而不必直接去寻找通常情况下很难获得的强学习算法,这对学习算法的设计有着重要的意义.Schapire通过构造性方法最终证明:一个概念
是弱可学习的,当且仅当它是强可学习的,对Boost-ing问题作出了肯定的回答[4].算法1便是Schapire设计的第一个Boosting算法,其过程是:首先依原样本分布D产生训练样本集的一个子集EX1,
调
用学习算法WeakLearn训练得到分类器h1,
只要
求h1是一个弱分类器;接着,构造样本集EX2,
其
中的样本一半被h1正确分类,一半被h1错误分类,训练得到分类器h2;最后,选择h1和h2分类结果不一致的那些样本构成样本集EX3,