AdaBoost

来自决策链云智库
Wurong（讨论 | 贡献）2024年1月17日 (三) 17:38的版本 （→‎算法概述）
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
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算法概述

AdaBoost是Adaptive Boosting的缩写，是Yoav Freund和Robert Schapire于1995年制定的一种统计分类元算法[1]，他们的工作获得了2003年哥德尔奖。它可以与许多其他类型的学习算法结合使用，以提高性能。其他学习算法（“基础估计器”）的输出被组合成表示增强分类器的最终输出的加权和。通常，AdaBoost是用于二进制分类的，尽管它可以推广到多个类上的有界区间。AdaBoost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。[2]

示例代码-决策树分类节点

该节点使用Python编写，调用scikit-learn包[3]。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：构建增强整体的基本估计器。默认基本估计器用决策树分类估计器，初始化最大深度为1。
    • 决策树，
    • 支持向量机。
  • 估计器数量：默认为100.
  • Boosting算法选择：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。
    • SAMME：离散增强算法。
    • SAMME.R：真实增强算法。
  • 学习率：在每次迭代时应用于每个分类器的权重。较高的学习率会增加每个分类器的贡献。

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. ↑ Freund, Yoav; Schapire, Robert E. (1995). A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. pp. 23–37. doi:10.1007/3-540-59119-2_166. ISBN 978-3-540-59119-1. {{cite book}}: Unknown parameter |retrieved= ignored (|access-date= suggested) (help)
  2. ↑ Freund, Yoav; Schapire, Robert E. (1995). A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. pp. 23–37. doi:10.1007/3-540-59119-2_166. ISBN 978-3-540-59119-1. {{cite book}}: Unknown parameter |retrieved= ignored (|access-date= suggested) (help)
  3. ↑ Kramer, Oliver (2016). "Scikit-learn". Machine learning for evolution strategies. Springer: 45--53.

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