Adaboost 算法的示例

资 源 简 介

Adaboost 算法的示例

详 情 说 明

Adaboost是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。其核心思想是通过迭代训练，不断调整样本权重和弱分类器的权重，使得后续的弱分类器能够专注于之前分类错误的样本。

算法工作流程大致可以分为以下几个步骤： 初始化样本权重，通常赋予每个样本相同的初始权重。 在当前权重分布下训练一个弱分类器，计算其分类误差率。 根据误差率计算该弱分类器的权重，分类效果越好的弱分类器获得越大的权重。 更新样本权重，增加被错误分类样本的权重，减少正确分类样本的权重，使得后续的弱分类器更关注难样本。 重复上述步骤直到达到预设的弱分类器数量或误差要求。

最终预测时，Adaboost将所有弱分类器的预测结果进行加权投票，权重大的弱分类器对最终结果有更大的影响力。这种机制使得Adaboost能够通过组合多个简单模型来获得比单个模型更好的性能。

Adaboost算法简单而强大，对过拟合有很好的抵抗能力，是机器学习中广泛使用的基础算法之一。理解Adaboost的工作原理有助于学习更复杂的集成方法，如Gradient Boosting等。