原文:用cart(分類回歸樹)作為弱分類器實現adaboost

在之前的決策樹到集成學習里我們說了決策樹和集成學習的基本概念 用了adaboost昨晚集成學習的例子 ,其后我們分別學習了決策樹分類原理和adaboost原理和實現, 上兩篇我們學習了cart 決策分類樹 ,決策分類樹也是決策樹的一種,也是很強大的分類器,但是cart的深度太深,我們可以指定cart的深度使得cart變成強一點的弱分類器。 在決策樹到集成學習我們提到,單棵復雜的決策樹可以達到 ,而 ...

2016-10-23 22:02 0 4829 推薦指數:

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分類回歸CART(上)

分類回歸(CART,Classification And Regression Tree)也屬於一種決策,上回文我們介紹了基於ID3算法的決策。作為上篇,這里只介紹CART是怎樣用於分類的。 分類回歸是一棵二叉樹,且每個非葉子節點都有兩個孩子,所以對於第一棵子樹其葉子節點數比非葉子節點 ...

Tue Oct 02 05:41:00 CST 2012 12 41827
分類回歸CART

概要 本部分介紹 CART,是一種非常重要的機器學習算法。 基本原理 CART 全稱為 Classification And Regression Trees,即分類回歸。顧名思義,該算法既可以用於分類還可以用於回歸。 克服了 ID3 算法只能處理離散型數據的缺點,CART ...

Mon Apr 09 22:29:00 CST 2018 0 2626
關於adaboost分類器

無不介紹Adaboosting,也是因為其學習效果很好。 Adaboost首先要建立一個概念: 分 ...

Tue Feb 19 05:59:00 CST 2019 0 873
CART分類回歸)原理和實現

前面我們了解了決策adaboost的決策樹墩的原理和實現,在adaboost我們看到,用簡單的決策樹墩的效果也很不錯,但是對於更多特征的樣本來說,可能需要很多數量的決策樹墩 或許我們可以考慮使用更加高級的分類器,下面我們看下CART(Classification ...

Thu Oct 20 06:19:00 CST 2016 1 15516
AdaBoost級聯分類器

Haar分類器使用AdaBoost算法,但是把它組織為篩選式的級聯分類器,每個節點是多個構成的分類器,且每個節點的正確識別率很高。在任一級計算中,一旦獲得“不在類別中”的結論,則計算終止。只有通過分類器中所有級別,才會認為物體被檢測到。這樣的優點是當目標出現頻率較低的時候(即人臉在圖像中所占比例 ...

Mon Aug 12 23:59:00 CST 2019 0 549
利用AdaBoost方法構建多個分類器進行分類

1.AdaBoost 思想 補充:這里的若分類器之間有比較強的依賴關系;對於若依賴關系的分類器一般使用Bagging的方法 分類器是指分類效果要比隨機猜測效果略好的分類器,我們可以通過構建多個分類器來進行最終抉擇(俗話說,三個臭皮匠頂個諸葛亮大概就這意思)。首先我們給每個樣例初始化一個權重 ...

Wed Apr 05 23:40:00 CST 2017 0 3452
連續值的CART分類回歸)原理和實現

上一篇我們學習和實現CART分類回歸),不過主要是針對離散值的分類實現,下面我們來看下連續值的cart分類如何實現 思考連續值和離散值的不同之處: 二分子樹的時候不同:離散值需要求出最優的兩個組合,連續值需要找到一個合適的分割點把特征切分為前后兩塊 這里不考慮特征的減少問題 切分 ...

Fri Oct 21 00:15:00 CST 2016 0 3900
CART分類回歸 學習筆記

CART:Classification and regression tree,分類回歸。(是二叉樹) CART是決策的一種,主要由特征選擇,的生成和剪枝三部分組成。它主要用來處理分類回歸問題,下面對分別對其進行介紹。 1、回歸:使用平方誤差最小准則 訓練集為:D={(x1,y1 ...

Fri Jun 19 03:18:00 CST 2015 0 11716
 
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