BP-Adaboost 算法

资 源 简 介

BP-Adaboost 算法

详 情 说 明

BP-Adaboost算法是基于Adaboost和BP神经网络结合的一种改进算法。Adaboost的核心在于通过迭代训练一系列弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。

在BP-Adaboost中，BP神经网络充当弱分类器的角色。初始时，所有训练样本的权重均等分配。在每一轮迭代中，BP神经网络会基于当前的权重分布进行训练，并计算分类误差。分类错误的样本会在下一轮迭代中获得更高的权重，确保模型更关注这些难以分类的样本。

每次迭代后，根据分类器的表现赋予其一个权重，分类效果越好的弱分类器在最终组合中的发言权越大。最终，Adaboost将这些弱分类器加权组合，形成更强的集成模型。

BP-Adaboost的优势在于它能够自适应地调整样本权重，使模型在训练过程中聚焦于分类错误的样本，从而提升整体泛化能力。BP神经网络的非线性拟合能力与Adaboost的集成策略相结合，使得该算法在复杂分类问题上表现优异。