原文:談談模型融合之一 —— 集成學習與 AdaBoost

前言 前面的文章中介紹了決策樹以及其它一些算法,但是,會發現,有時候使用使用這些算法並不能達到特別好的效果。於是乎就有了集成學習 Ensemble Learning ,通過構建多個學習器一起結合來完成具體的學習任務。這篇文章將介紹集成學習,以及其中的一種算法 AdaBoost。 集成學習 首先先來介紹下什么是集成學習: 構建多個學習器一起結合來完成具體的學習任務,常可獲得比單一學習器顯著優越的泛化 ...

2019-12-27 23:11 0 751 推薦指數:

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集成學習-Stacking 模型融合詳解

Ensemble learning 中文名叫做集成學習,它並不是一個單獨的機器學習算法,而是將很多的機器學習算法結合在一起,我們把組成集成學習的算法叫做“個體學習器”。在集成學習器當中,個體學習器都相同,那么這些個體學習器可以叫做“基學習器 ...

Sun Jan 17 01:17:00 CST 2021 0 2167
模型融合---Adaboost總結簡潔版

一、簡介 這個方法主要涉及到2個權重集合: 樣本的權重集合每個樣本都對應一個權重。 在構建第一個弱模型之前,所有的訓練樣本的權重是一樣的。第一個模型完成后,要加大那些被這個模型錯誤分類(分類問題)、或者說預測真實差值較大(回歸問題)的樣本的權重。依次迭代,最終構建多個弱模型。每個弱模型所對應 ...

Sat Jun 15 01:36:00 CST 2019 0 422
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 ...

Thu Oct 17 02:25:00 CST 2019 0 488
談談模型融合之三 —— GBDT

前言 本來應該是年后就要寫的一篇博客,因為考完試后忙了一段時間課設和實驗,然后回家后又在摸魚,就一直沒開動。趁着這段時間只能呆在家里來把這些博客補上。在之前的文章中介紹了 Random Forest 和 AdaBoost,這篇文章將介紹介紹在數據挖掘競賽中,最常用的算法之一 —— GBDT ...

Mon Feb 03 06:54:00 CST 2020 0 215
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0.5左右,是個弱分類器,而adaboost預測精度在0.85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 ...

Thu Apr 18 19:47:00 CST 2019 0 927
集成學習之Boosting —— AdaBoost原理

集成學習之Boosting —— AdaBoost原理 集成學習之Boosting —— AdaBoost實現 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting原理 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting實現 集成學習大致可分為兩大類 ...

Sun May 20 20:36:00 CST 2018 1 4820
集成學習之Boosting —— AdaBoost實現

集成學習之Boosting —— AdaBoost原理 集成學習之Boosting —— AdaBoost實現 AdaBoost的一般算法流程 輸入: 訓練數據集 \(T = \left \{(x_1,y_1), (x_2,y_2), \cdots (x_N,y_N ...

Sun May 20 04:21:00 CST 2018 1 1140
 
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