数据挖掘十大经典算法之——AdaBoost 算法
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- 数据挖掘简介及十大经典算法（大纲索引）
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- 7 数据挖掘十大经典算法之——AdaBoost 算法
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- 10. 数据挖掘十大经典算法之——CART 算法
简介
Adaboost ：Adaptive Boosting(自适应提升)
Boosting ：Boostings是提升的意思，提升算法是一种常见的统计学习方法,其作用是将弱学习算法提升为强学习算法。其理论基础为：强可学习器与弱可学习器是等价的，即可通过某些方法将学习中发现的’弱学习算法’特生为强可学习器，这是数学可证明的。
在分类学习中，提升算法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列的基本分类器(弱分类器),并将这些基本分类器线性组合,构成一个强学习器。
Adaboost算法：是Boosting的代表算法之一。Ada是自适应的Adaptive的缩写.是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集，通过反复修改数据的权重，从而训练多个不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个强分类器。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集中每个样本的分类正确性，以及上次总体分类结果的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最终决策分类器。
原理
Adaboost 算法的训练过程就是找出若干个弱分类器[5]。 设 n 个弱分类器(h1，h2，…，hn)是由相同的学习算法形成 的，每个弱分类器能单独对未知样本分类成正样本或负样本(二分类情况)，通过加权统计弱分类器的分类结果得出最终的分类结果。 选择弱分类器的过程中，只要求分类器对样本的分类能力大于自然选择就可以了，即分类错误率小于0.5。 凡是分类错误率低于0.5 的分类器都可以作为弱分类器，但在实际的训练过程中，还是选择错误率最低的分类器作为该轮选择的弱分类器，表示 如下：
其中，p=±1， 用于改变不等式的方向，θj 代表某个特征 j 的阈值。 Adaboost 算法模型如图 1 所示。
图 1 中， 权重代表弱分类器对样本分类的贡献大小，其值越大，表明特征对样本的分类能力越好。分类结果是由 n 个弱分类器加权“投票”的结果，投票结果与某一阈值比较，得出最终对样本的分类。 强分类器 F 表示为：
步骤
- 权值调整,提升被错误分类的样本的权重,降低被正确分类的权重
- 基分类器组合,采用加权多数表决算法,加大分类误差率较小的弱分类器的权重,减小误差大的。
具体为：
先通过对N 个训练样本的学习得到第一个弱分类器；
将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N 个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器；
将分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器；
如此反复，最终得到经过提升的强分类器。
特性
- Adaboost更加专注于偏差,他可以降低基学习器的偏差,对基学习器进行进一步的提升.
- Adaboost的默认基学习器是决策树,我们也可以使用其他基学习器证明其对降低偏差的影响.
- Adaboost的训练误差分析表明,Adaboost每次迭代可以减少它在训练数据集上的分类误差率,这说明了它作为提升方法的有效性.但是在实际使用中要注意方差-偏差困境,避免泛化能力的降低.
案例
- 【实例讲解】Adaboost算法原理分析和实例+代码
代码
代码来源广泛，本文多为集大成操作，深度研究请关注原创：
- 【python】AdaBoost算法特性
- 【MATLAB】机器学习 AdaBoost算法的MATLAB实现
学术
- 【算法研究】 基于软间隔的AdaBoost弱分类器权重调整算法
- 【算法优化】 基于Adaboost和CART结合的优化分类算法
- 【算法优化】 基于SVM与AdaBoost组合的分类算法研究
应用
目前AdaBoost 算法广泛的应用于人脸检测、目标识别等领域。
- 【目标检测】 基于改进Adaboost算法的车牌定位研究
- 【人脸识别】基于肤色和改进的AdaBoost人脸检测算法研究
参考资料
- 【博客】AdaBoost算法特性
- 【论文】基于 Adaboost 和 CART 结合的优化分类算法
注 ：本文旨在引导探索，深度学习还需认真研究相关学者的成果。文章如有侵权，请联系作者删除
总结
以上是生活随笔为你收集整理的数据挖掘十大经典算法之——AdaBoost 算法的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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