做商城类网站备案时需提供什么证件,三星网上商城怎么退货,wordpress教育模板,网站建设准备文章目录 1 基础原理2 串行——Boosting3 并行——Bagging与随机森林3.1 Bagging3.2随机森林 1 基础原理
之前我们介绍了许多单个的机器学习算法#xff0c;包括决策树#xff0c;神经网络#xff0c;贝叶斯分类器
但以上种种都是单个学习算法
接下来我们介绍集成学习包括决策树神经网络贝叶斯分类器
但以上种种都是单个学习算法
接下来我们介绍集成学习即先产生一组“个体学习器”即我们上面讲到的决策树之类的再用某种策略将他们结合起来就是集成的过程。
集成对应两种
集成中只包括同类型的个体学习器比如对于决策树集成中都是决策树对于神经网络集成都是神经网络这样的集成是“同质”的同质中的个体学习器也称为“基学习期”学习算法叫做“基学习算法”集成也可以包括不同类型的个体学习器这样的集成是“异质”的异质的学习期由不同的学习算法组生成这时候不再有基学习算法相应的个体学习器一般称为组件学习器
我们期望多个学习集成产生更好的效果通俗来讲就是112的效果
为了达到这个效果个体学习器应该“好”而“不同”
根据个体学习器的生成方式目前集成学习有两大类方法
即个体学习器间存在强依赖关系必须串行生成序列的方法代表有Boosting
个体学习器之前不存在强依赖关系可同时生成的并行化方法代表有Bagging与随机森林
2 串行——Boosting
Boosting算法是一类集成学习ensemble learning方法旨在通过结合多个弱分类器来构建一个强分类器。这些弱分类器通常是简单的模型例如决策树它们在某些方面表现不佳但当它们结合在一起时可以产生更强大的模型。
Boosting算法的工作方式是按顺序训练一系列的弱分类器每个弱分类器都试图纠正前一个分类器的错误。训练过程中对错误分类的样本给予更多的关注以便下一个分类器能够更好地学习这些样本。最终所有弱分类器的预测结果通过加权求和或投票等方式结合起来形成最终的集成模型。
最常见的是AdaBoost算法
AdaBoostAdaptive Boosting是一种集成学习方法旨在通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。它是Freund和Schapire于1996年提出的是Boosting算法中最早和最简单的一种。
AdaBoost的工作原理如下
初始化训练数据集的权重使每个样本的权重相等。迭代训练过程中对于每个迭代轮次 训练一个弱分类器例如单层决策树或者称为决策树桩。根据弱分类器的表现调整样本的权重增加被错误分类的样本的权重减少被正确分类的样本的权重。 最终将所有弱分类器的预测结果通过加权求和或者投票的方式结合起来得到最终的强分类器。
AdaBoost的关键在于不断调整样本的权重使得每个新的分类器都集中在前一个分类器分错的样本上从而提高整体的分类性能。由于AdaBoost侧重于错误分类的样本因此它对噪声数据和异常值比较敏感。
AdaBoost的优点包括
简单易实现不需要复杂的参数调整。可以与各种分类器结合使用如决策树桩、神经网络等。在处理二分类问题时表现良好。
然而AdaBoost也有一些缺点包括
对噪声和异常值敏感容易过拟合。在处理多类别分类问题时需要进行修改和调整。对数据不平衡和高维特征空间的处理能力有限。
总的来说AdaBoost是一种强大的集成学习方法在许多机器学习问题中表现出色。
3 并行——Bagging与随机森林
想要泛化性加强我们集成学习的个体学习器应尽可能独立虽然“独立”在现实中不容易做到但可以使得基学习器尽可能不同给定一个训练数据集
一种可能的做法是对训练样本进行采样产生若干不同的子集再从每一个训练集中训练出一个基学习器这样由于训练数据集不同我们获得的基学习器有较大的不同但是由于每个个体学习器在训练过程中只用到了一部分单个效果可能不太好了为了增大数据集我们可以考虑交叉采样子集
3.1 Bagging
BaggingBootstrap Aggregating是一种集成学习方法旨在通过训练多个相互独立的分类器并将它们的预测结果进行组合来改善分类的准确性。Bagging的核心思想是通过自助采样bootstrap sampling和投票voting的方式减少方差提高模型的稳定性和泛化能力。
Bagging的工作流程如下
从原始训练集中使用自助采样方法即有放回地随机抽样生成多个子训练集。使用每个子训练集训练一个独立的基分类器通常使用高方差的模型如决策树。对于分类问题通过投票多数表决的方式获得最终的预测结果对于回归问题通过平均基分类器的预测结果来获得最终的预测值。
Bagging的优点包括
通过降低方差提高了模型的泛化能力和稳定性。可以并行化处理因为每个基分类器可以独立训练。不容易受到过拟合的影响对于高方差的模型表现较好。
Bagging的缺点包括
基分类器之间的独立性要求较高如果基分类器之间存在较强的相关性则Bagging效果可能会下降。由于每个基分类器都使用了部分样本进行训练因此可能会导致模型整体性能略有下降。
随机森林Random Forest就是一种基于Bagging思想的集成学习算法它使用了多棵决策树作为基分类器并通过投票的方式进行预测。随机森林在实际应用中广泛使用通常具有较好的分类和回归性能。
3.2随机森林
随机森林Random Forest是一种基于决策树的集成学习方法通过构建多棵决策树来改善单棵决策树的预测性能。随机森林在许多机器学习问题中都表现出色特别是在处理高维数据和大规模数据集时效果显著。
随机森林的主要特点和工作原理包括 随机选择特征在每棵决策树的训练过程中随机选择一部分特征进行训练而不是全部特征。这种随机性有助于减少特征之间的相关性提高模型的多样性。 自助采样对于每棵决策树的训练数据集采用自助采样bootstrap sampling的方式从原始训练集中有放回地抽取样本。这样可以保证每棵决策树的训练集是不同的增加了模型的多样性。 多棵决策树的投票对于分类问题随机森林通过多数投票的方式来确定最终的分类结果对于回归问题通过平均多棵决策树的预测结果来得到最终的预测值。
随机森林的优点包括
能够处理高维数据和大规模数据集不容易受到过拟合的影响。具有较高的准确性和稳定性通常表现优于单棵决策树。能够评估特征的重要性有助于理解数据和特征选择。
随机森林的缺点包括
对于某些数据集和问题随机森林可能会过于复杂导致模型过拟合。由于每棵决策树都是独立训练的因此难以解释单个决策树的预测过程。
总的来说随机森林是一种强大的集成学习方法在许多机器学习问题中都表现出色。
