合肥专业网站优化,wordpress清理主题,软件开发流程设计,做矿产公司的网站一、引言 机器学习是人工智能的核心领域之一#xff0c;其重要性体现在其能够从数据中自动学习并改进的能力上。在实际问题中#xff0c;机器学习已经被广泛应用于各个领域#xff0c;包括但不限于金融、医疗、电子商务、社交网络等。例如#xff0c;在金融领域#xff0c… 一、引言 机器学习是人工智能的核心领域之一其重要性体现在其能够从数据中自动学习并改进的能力上。在实际问题中机器学习已经被广泛应用于各个领域包括但不限于金融、医疗、电子商务、社交网络等。例如在金融领域机器学习被用于风险评估、交易预测等在医疗领域机器学习可用于疾病诊断、药物研发等。这些应用不仅提高了工作效率还为决策提供了数据支持促进了各行业的发展与进步。 本文将探讨两个在机器学习领域中备受关注的主题Adaboost。Adaboost是一种集成学习算法通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器具有很高的预测准确性和泛化能力。本文旨在帮助读者更好地理解和应用机器学习技术从而在实际问题中取得更好的应用效果。 二、Adaboost算法的介绍 2.1 Adaboost基本原理和工作方式 AdaboostAdaptive Boosting是一种集成学习算法通过串行训练多个弱分类器并将它们组合成一个强分类器。其基本原理如下 初始化权重给每个训练样本赋予相等的权重 迭代训练对于每一轮迭代 使用当前样本权重训练一个弱分类器例如决策树、支持向量机等 计算弱分类器的错误率以及其在总体分类中的权重 更新样本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 组合弱分类器根据每个弱分类器的权重将它们组合成一个强分类器。 输出结果通过组合的强分类器进行预测。 Adaboost的核心思想是每一轮迭代都关注被前一轮分类错误的样本通过提高它们的权重来改进分类器。这种逐步迭代的方式能够聚焦于难以分类的样本最终构建出一个在整个数据集上表现很好的强分类器。 2.2 Adaboost的优缺点以及适用场景 「优点」 Adaboost能够在相对简单的弱分类器基础上构建出高准确率的强分类器。 对于处理大量数据集和高维特征的问题Adaboost表现出色。 由于每个弱分类器的权重与其性能相关Adaboost对于异常值和噪声数据具有一定的鲁棒性。 「缺点」 Adaboost对噪声数据和过拟合敏感容易受到异常值的影响。 对于数据分布不均匀或存在类别不平衡的情况Adaboost的效果可能不佳。 训练过程中每一轮都需要重新计算样本权重计算量较大。 「适用场景」 二分类或多分类问题中适用于处理大规模数据集和高维特征。 数据集相对均匀类别平衡或能够通过数据重采样等方式处理类别不平衡问题时。 适用于需要较高分类准确率的应用场景如人脸识别、文本分类等。 Adaboost是一种强大的分类器但在实际应用中需要考虑数据质量、异常值处理等因素以充分发挥其优势。 三、Adaboost操作步骤 数据准备 加载数据集 数据预处理和特征工程 模型训练 使用adabag包中的adaboost函数训练Adaboost模型 设置参数并进行模型训练 模型评估 对模型进行交叉验证或者使用测试集进行评估 分析模型的性能指标如准确率、召回率等 模型优化与调参 调整参数以优化模型性能 使用网格搜索或其他方法进行参数调优 四、示例演示 「数据集准备」 library(survival)head(gbsg) 结果展示 pid age meno size grade nodes pgr er hormon rfstime status1 132 49 0 18 2 2 0 0 0 1838 02 1575 55 1 20 3 16 0 0 0 403 13 1140 56 1 40 3 3 0 0 0 1603 04 769 45 0 25 3 1 0 4 0 177 05 130 65 1 30 2 5 0 36 1 1855 06 1642 48 0 52 2 11 0 0 0 842 1 「示例数据集介绍」 str(gbsg)data.frame: 686 obs. of 10 variables: $ age : int 49 55 56 45 65 48 48 37 67 45 ... $ meno : int 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 ... $ size : int 18 20 40 25 30 52 21 20 20 30 ... $ grade : int 2 3 3 3 2 2 3 2 2 2 ... $ nodes : int 2 16 3 1 5 11 8 9 1 1 ... $ pgr : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... $ er : int 0 0 0 4 36 0 0 0 0 0 ... $ hormon : int 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 ... $ rfstime: int 1838 403 1603 177 1855 842 293 42 564 1093 ... $ status : Factor w/ 2 levels 0,1: 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 ...age患者年龄meno更年期状态0表示未更年期1表示已更年期size肿瘤大小grade肿瘤分级nodes受累淋巴结数量pgr孕激素受体表达水平er雌激素受体表达水平hormon激素治疗0表示否1表示是rfstime复发或死亡时间以天为单位status事件状态0表示被截尾1表示事件发生 「划分训练集和测试集」 # 划分训练集和测试集data - gbsg[,c(-1)]library(h2o)h2o.init()# 转换成h2o需要的数据格式data - as.h2o(data)data$status - h2o.asfactor(data$status)data$meno - h2o.asfactor(data$meno)data$grade - h2o.asfactor(data$grade)data$hormon - h2o.asfactor(data$hormon)y - statusx - setdiff(names(data),y)# 划分数据集为训练集和测试集splits - h2o.splitFrame(data, ratios c(0.65, 0.3), seed 123)train - splits[[1]]test - splits[[2]] 「模型拟合」 adaboost_model - h2o.adaBoost(nlearners50, learn_rate 0.5, weak_learner DRF, x x, y y, training_frame train)# 预测pred - h2o.predict(adaboost_model, train) 结果展示 h2o.predict(adaboost_model, train)|| 100% predict p0 p11 0 0.8945913 0.10540872 1 0.1208220 0.87917803 0 0.6866856 0.31331444 0 0.7532780 0.24672205 1 0.1807224 0.81927766 1 0.2444292 0.7555708[434 rows x 3 columns] 「模型评估」 perf - h2o.performance(adaboost_model, test)perfh2o.auc(perf)plot(perf) 结果展示 H2OBinomialMetrics: adaboostMSE: 0.2061091RMSE: 0.4539924LogLoss: 0.6077034Mean Per-Class Error: 0.2895257AUC: 0.7400362AUCPR: 0.6404273Gini: 0.4800725Confusion Matrix (vertical: actual; across: predicted) for F1-optimal threshold: 0 1 Error Rate0 90 42 0.318182 42/1321 24 68 0.260870 24/92Totals 114 110 0.294643 66/224Maximum Metrics: Maximum metrics at their respective thresholds metric threshold value idx1 max f1 0.349462 0.673267 922 max f2 0.072062 0.798246 1743 max f0point5 0.465848 0.651709 794 max accuracy 0.465848 0.714286 795 max precision 0.951895 1.000000 06 max recall 0.039011 1.000000 1897 max specificity 0.951895 1.000000 08 max absolute_mcc 0.349462 0.414249 929 max min_per_class_accuracy 0.385054 0.695652 8610 max mean_per_class_accuracy 0.349462 0.710474 9211 max tns 0.951895 132.000000 012 max fns 0.951895 91.000000 013 max fps 0.022880 132.000000 19414 max tps 0.039011 92.000000 18915 max tnr 0.951895 1.000000 016 max fnr 0.951895 0.989130 017 max fpr 0.022880 1.000000 19418 max tpr 0.039011 1.000000 189Gains/Lift Table: Extract with h2o.gainsLift(model, data) or h2o.gainsLift(model, validT/F, xvalT/F) *「未经许可不得以任何方式复制或抄袭本篇文章之部分或全部内容。版权所有侵权必究。」
