boosting与随机森林
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本文主要分两部分,boosting 与 随机森林。
“三个臭皮匠顶一个诸葛亮”是说三个不聪明的人集合在一起往往能战胜一个聪明的人。 在分类上, 如果给定了若干个弱分类器,是否能够集成为一个强分类器。答案是肯定的,boosting就是这么一个思想。
boosting里边最有名的算法是adaboost。 adaboost是迭代产生集成分类器的算法。 通过每次增大分类错误case的权重,减小分类正确的权重,来达到准确分类的目的。
具体流程如下:
这是整个boosting的过程。 但是细心的话会发现上述的算法只能解决二元分类的问题,对于多元分类最终的预测函数为:
随机森林:既然是森林,那么就要有很多的树, 比如数目为T。 随机森林的每棵树都是一个决策树。 对于给的数据集M,数据集有n条记录,有放回地抽样n次,用抽样的数据集建立一棵决策树。这样重复T次就建立了T个决策树。 需要注意的是:每棵树选择不同的featurns作为树的分裂属性。 这样子就会有T个弱分类的决策树形成了。 这棵树可以通过投票的方式对新的数据进行分类。
随机森林与boosting的集合, 在利用boosting算法的时候,分类器H(X)选择决策树(随机森林的方法建立),这样就形成了有boosting思想的决策树。 boosting是一个将若干弱分类组合形成强分类器的算法, 有着很好的泛化能力。
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