集成學習（二）：AdaBoost與LogitBoost
總結兩種具體的提升算法： AdaBoost算法： AdaBoost的基本想法是不斷調整訓練數據中樣本的權值來訓練新的學習器，對於當前誤分類的點在下一步中就提高權重“重點關照一下”，最后再將所有的弱分類器做加權和，對於分類正確率高的權重給得大大（更可靠），分類正確率 ...
原文：集成學習-Adaboost 參數選擇
先看下ababoost和決策樹效果對比 輸出學習曲線 分析：隨着樣本數的增加，單決策樹的預測精度穩定在 . 左右，是個弱分類器，而adaboost預測精度在 . 左右，明顯高於單決策樹，是個強分類器。 參數選擇 上面的模型使用的是默認參數，其實還有優化的空間。 在集成學習中，參數調優一般是先選擇框架的參數，再選擇基學習器的參數 框架參數調優 以基學習器個數為例 基學習器參數調優 以max dept ...
2019-04-18 11:47 0 927 推薦指數：
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