集成学习（二）：AdaBoost与LogitBoost
总结两种具体的提升算法： AdaBoost算法： AdaBoost的基本想法是不断调整训练数据中样本的权值来训练新的学习器，对于当前误分类的点在下一步中就提高权重“重点关照一下”，最后再将所有的弱分类器做加权和，对于分类正确率高的权重给得大大（更可靠），分类正确率 ...
原文：集成学习-Adaboost 参数选择
先看下ababoost和决策树效果对比 输出学习曲线 分析：随着样本数的增加，单决策树的预测精度稳定在 . 左右，是个弱分类器，而adaboost预测精度在 . 左右，明显高于单决策树，是个强分类器。 参数选择 上面的模型使用的是默认参数，其实还有优化的空间。 在集成学习中，参数调优一般是先选择框架的参数，再选择基学习器的参数 框架参数调优 以基学习器个数为例 基学习器参数调优 以max dept ...
2019-04-18 11:47 0 927 推荐指数：
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