AdaBoost：修订间差异

来自决策链云智库
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===参数配置===
===参数配置===
* 设置随机数：控制模型的随机性。
* 设置随机数：控制模型的随机性。
* 拆分策略：用于在每个节点选择分裂的策略，包含最佳分割和随机分割。
* 基础估计器选择：
** SAMME
** SAMME.R
如果是“SAMME.R”，则使用 SAMME.R 真实增强算法。 estimator必须支持类别概率的计算。如果为“SAMME”，则使用 SAMME 离散增强算法。SAMME.R 算法通常比 SAMME 收敛得更快，从而通过更少的提升迭代实现更低的测试误差。
 
* 损失函数算法选择：衡量分割质量的函数。支持的标准为
* 损失函数算法选择：衡量分割质量的函数。支持的标准为
** 'gini'：基尼纯度（Gini impurity），
** 'gini'：基尼纯度（Gini impurity），

2024年1月17日 (三) 17:29的版本

Boosting AdaBoost.png
节点状态
PC可用
在 V1.0部署
AdaBoostBoosting AdaBoost.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名AdaBoost
功能主类别机器学习
英文缩写AdaBoost
功能亚类别分类训练器
节点类型数据挖掘
开发语言Python
节点简介

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，通过迭代地训练一系列的弱学习器（通常是决策树），并将它们组合成一个强大的预测模型。

与其他集成学习方法不同，AdaBoost通过调整样本权重来适应先前弱学习器的错误，从而提高整体模型的准确性。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口2个
Output-出口3个
Loop-支持循环否
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点梯度提升树
下一节点XGBoost
WikimediaUI-Globe.svg相关网站




算法概述

AdaBoost是一种元估计模型，它首先在原始数据集上拟合分类模型，然后在同一数据集上匹配分类模型的附加副本，但其中调整了错误分类实例的权重，使后续分类器更多地关注被错误分类的情况。

示例代码-决策树分类节点

该节点使用Python编写，调用scikit-learn包[1]。以下为示例代码： 

from sklearn import tree
X = [[0, 0], [1, 1]]
Y = [0, 1]
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, Y)

拟合后，模型可以用于预测样本的类别，可以在通用预测模块实现内外部测试集的预测。

节点使用指南

  • 最适用的场景：决策树可用于解决分类问题，其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
  • 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。

变量配置

  • 选择特征变量：作为特征进行学习的变量（X），多选。
  • 选择目标变量：作为结局的二分类变量（y），单选。

参数配置

  • 设置随机数：控制模型的随机性。
  • 基础估计器选择：
    • SAMME
    • SAMME.R

如果是“SAMME.R”，则使用 SAMME.R 真实增强算法。 estimator必须支持类别概率的计算。如果为“SAMME”，则使用 SAMME 离散增强算法。SAMME.R 算法通常比 SAMME 收敛得更快，从而通过更少的提升迭代实现更低的测试误差。

  • 损失函数算法选择：衡量分割质量的函数。支持的标准为
    • 'gini'：基尼纯度（Gini impurity），
    • 'log_loss'，
    • 'entropy'：信息熵。
  • 最大深度：树的最大深度。如果没有，则扩展节点，直到所有叶子都是纯的或直到所有叶子包含少于"最小拆分样本数"的样本。
  • 最小拆分样本数：分裂内部节点所需的最小样本数。
  • 叶节点最小样本数：叶节点所需的最小样本数。该参数仅当任何深度的分割点在左右分支中至少留下训练样本时，才会被考虑。这可能具有使模型平滑的效果，尤其是在回归中。
  • 最大特征数：寻找最佳分割时要考虑的特征数量。
  • 最大叶节点数：以最佳优先的方式种植一棵树。最佳节点定义为杂质的相对减少。如果没有，则叶节点数量不受限制。
  • 最小不纯度衰减阈值：如果分裂导致杂质减少大于或等于该值，则节点将被分裂。

注意事项

  • 不支持带空值运算，用多重插补或插补空值进行插补，
  • 节点不出图，
  • 导入该节点的数据端口为训练数据集，导入前注意转换。

参考文献

  1. ↑ Kramer, Oliver (2016). "Scikit-learn". Machine learning for evolution strategies. Springer: 45--53.

查找其他类别的节点，请参考以下列表

取自“https://wiki.statsape.com/index.php?title=AdaBoost&oldid=4775”
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此页面最后编辑于2024年1月17日 (星期三) 17:29。
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