决策树和adaboost

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基于单层决策树的AdaBoost算法源码

基于单层决策树的AdaBoost算法源码 Mian.py # -*- coding: utf-8 -*- # coding: UTF-8 import numpy as np from AdaBoost import AdaBoost from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score def main(): # load data dataset = np…

基于单决策树的AdaBoost

①起源:Boosting算法 Boosting算法的目的是每次基于全部数据集,通过使用同一种分类器不同的抽取参数方法(如决策树,每次都可以抽取不同的特征维度来剖分数据集) 训练一些不同弱分类器(单次分类错误率>0.5),然后将其组合起来,综合评估(默认认为每个分类器权重等价)进行分类. AdaBoost算法进行了对其进行了改进. 一.每次训练分类器时,给予每条数据用于计算误差的不同权重D. 二.每个分类器,给予用于分类的不同权重alpha. 两种权的使用,使得AdaBoost在组合分类器时,能够…

【SVM、决策树、adaboost、LR对比】

一.SVM 1.应用场景: 文本和图像分类. 2.优点: 分类效果好:有效处理高维空间的数据:无局部最小值问题:不易过拟合(模型中含有L2正则项): 3.缺点: 样本数据量较大需要较长训练时间:噪声不能太多:对缺失数据敏感: 二.决策树 1.应用: 金融和电子商务 2.优点: 同时处理多种类型的数据:适合大量样本的数据:对部分数据缺失不敏感: 3.缺点: 容易过拟合:对属性具有强关联性时效果不好: 三.adaboost 1.应用: 特征选择:回归问题: 2.优点: 精度高:不易过拟合: 3.…

前面:好老的东西啊,啊啊啊啊啊啊啊啊啊来源于统计学习方法: 信息增益: 其中信息增益率: 基尼指数: 取gini最小的先剪枝——在构造过程中,当某个节点满足剪枝条件,则直接停止此分支的构造. 后剪枝——先构造完成完整的决策树,再通过某些条件遍历树进行剪枝. adaboost…

基于单层决策树的AdaBoost算法原理+python实现

这里整理一下实验课实现的基于单层决策树的弱分类器的AdaBoost算法. 由于是初学,实验课在找资料的时候看到别人的代码中有太多英文的缩写,不容易看懂,而且还要同时看代码实现的细节.算法的原理什么的,就体验很不好. 于是我这里代码中英文没有用缩写,也尽量把思路写清楚. 基本概念集成学习:通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,基分类器一般采用弱学习器. 弱学习器:只学习正确率仅仅略优于随机猜测的学习器.通过集成方法,就能组合成一个强学习器. Bagging和Boo…

scikit-learn Adaboost类库使用小结

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo…