使用BP-Adaboost算法分离器预测

各机构应独立于其他经济利益，加强自我监督、明确自身职业道德标准、培养社会责任感，运用科学的方法做出客观评判。

◎王会昌高静／文Adaboost-BP 方法在企业信用评级中的应用研究企业信用评级指标变量的选取信用评级指标体系是进行企业信用评级工作的依据，也是衡量信用评级结果是否客观公正的标尺。

本文对国内外几大企业信用评级机构的指标体系进行归纳汇总，结果显示各指标体系在资产结构、资本流动性、经济效益、现金流量以及企业的发展前景等方面都有所涉及。

但具体来看仍存在着诸多差异，各机构均自立体系进行评级，还未形成规范统一的指标体系。

企业信用评级方法研究的开创者Altman 在建立Z 值模型时，曾提出最初指标的选取应遵循两个原则：一是该指标在以前的研究中出现的频率；二是该指标与所研究问题的潜在相关性。

在考虑了这两个基本原则的基础上，本文参考国内外主要评级指标体系，并且结合我国证券市场的实际情况，选取企业信用评级指标体系（如表1所示）。

Adaboost-BP 方法及其适用性分析在过去的企业信用评级相关研究中，可以发现企业的信用水平与企业信用评价指标之间的关系存在以下几个特点：一是企业信用评级实质上是一种分类问题；二是现实中一个企业信用水平的高低与我们所选取的评价指标之间常常体现出非线性的关系；三是企业信用评价指标的分布在现实中并不呈现正态分布；四是我们所选取的企业信用评级指标之间并非相互独立，它们所反映的经济内容存在很大程度上的相关性。

根据以上特点，显而易见，传统的评级方法在实际评级过程中是很难适用的。

相较之，Adaboost-BP 方法则体现了其非凡的优越性。

首先，该方法是一种非线性模型，其自然的学习过程对非线性关系具有很好的模拟能力且给构建模型与研究分析提供了很大的方便。

其次，该方法在数据分布未知或是数据不连续、存在相关关系等问题下都不会影响其辨识和学习。

再次，该方法具有强大的自适应能力，它只通过预先提供的一批相互对应的输入——输出数据，即可自动调节训练样本的权重并对得到的弱分类器进行最后的整合，找到两者之间的潜在规律。

通俗理解adaboost算法AdaBoost算法简介AdaBoost（自适应提升）是一种机器学习算法，用于提高分类器的性能。

它通过对数据中的不同实例加权，然后训练多个弱分类器来实现这一目标。

工作原理AdaBoost算法通过以下步骤工作：1. 初始化：为所有数据实例分配相同的权重。

2. 训练弱分类器：训练一个弱分类器，它可以略微优于随机猜测。

3. 更新权重：根据弱分类器的性能更新数据实例的权重。

预测错误的实例会得到更高的权重，以强制模型在 subsequent iterations中更加关注这些实例。

4. 组合分类器：将训练过的弱分类器组合成一个加权投票方案。

具有较高权重的分类器在最终预测中会有更大的影响。

5. 迭代：重复上述步骤，直到达到所需的数量的弱分类器或性能达到令人满意的水平。

优势AdaBoost算法有几个优点：提高准确性：通过结合多个弱分类器，AdaBoost可以提高整体分类器的准确性。

处理不平衡数据：AdaBoost可以通过调整实例的权重来有效处理不平衡数据集，其中一个类明显比其他类多。

无需特征选择：AdaBoost不需要显式特征选择，因为它会自动学习哪些特征对于分类任务最重要。

例子为了更好地理解AdaBoost的运作方式，考虑一个例子，其中我们试图预测电子邮件是否是垃圾邮件。

1. 初始化：给每个电子邮件分配相同的权重。

2. 训练弱分类器：训练一个弱分类器来检查发件人的电子邮件地址是否包含“.ru”后缀。

3. 更新权重：预测错误的电子邮件的权重增加，而预测正确的电子邮件的权重保持不变。

4. 组合分类器：将训练过的弱分类器组合成一个加权投票方案。

来自“.ru”后缀弱分类器的投票比其他弱分类器的投票更有影响力。

5. 迭代：重复上述步骤，训练更多的弱分类器，例如检查电子邮件中单词“免费”的出现。

通过结合这些弱分类器的加权预测，AdaBoost可以创建一个强大的分类器，比单独的弱分类器更准确地预测电子邮件是否为垃圾邮件。

adaboost算法参数【原创版】目录1.AdaBoost 算法概述2.AdaBoost 算法的参数3.参数的作用及对算法性能的影响4.实际应用中的参数选择正文一、AdaBoost 算法概述AdaBoost（Adaptive Boosting）算法是一种自适应的集成学习算法，它可以将多个基本分类器（如决策树、SVM 等）组合成一个更强的集成分类器。

AdaBoost 算法的主要思想是加权训练样本和加权弱学习器，以提高分类准确率。

它具有较强的泛化能力，可以有效地解决数据不平衡和过拟合问题。

二、AdaBoost 算法的参数AdaBoost 算法有两个主要的参数：正则化参数α和迭代次数 T。

1.正则化参数α：α是一个超参数，用于控制弱学习器的权重。

它决定了每个训练样本对应的弱学习器的权重，从而影响到最终集成分类器的性能。

较小的α值会使得弱学习器更关注误分类的训练样本，提高模型的泛化能力；较大的α值则会使得弱学习器更关注分类准确的训练样本，提高模型在训练集上的准确率。

2.迭代次数 T：T 表示 AdaBoost 算法迭代训练的次数。

每次迭代都会根据当前弱学习器的预测错误率来生成一个新的训练样本分布，使得后续的弱学习器更加关注误分类的训练样本。

增加迭代次数 T 可以提高模型的准确率，但也会增加计算复杂度。

三、参数的作用及对算法性能的影响AdaBoost 算法的参数对模型的性能具有重要影响。

合适的参数设置可以使得模型在训练集和测试集上都取得较好的性能，而过度调参则可能导致模型过拟合或欠拟合。

正则化参数α的取值影响着弱学习器的权重分配，从而影响到模型的泛化能力。

较小的α值会使得弱学习器更关注误分类的训练样本，提高模型的泛化能力；较大的α值则会使得弱学习器更关注分类准确的训练样本，提高模型在训练集上的准确率。

迭代次数 T 的取值影响着模型的训练过程。

增加迭代次数可以使得模型更加关注误分类的训练样本，提高模型的准确率；但过多的迭代次数会增加计算复杂度，可能导致模型过拟合。

基于Adaboost算法和BP神经网络的税收预测作者：李翔朱全银来源：《计算机应用》2012年第12期摘要：针对传统税收预测模型精度较低的问题，提出一种将Adaboost算法和BP神经网络相结合进行税收预测的方法。

该方法首先对历年税收数据进行预处理并初始化测试数据分布权值；然后初始化BP神经网络权值和阈值，并将BP神经网络作为弱预测器对税收数据进行反复训练和调整权值；最后使用Adaboost算法将得到的多个BP神经网络弱预测器组成新的强预测器并进行预测。

通过对我国1990—2010年税收数据进行仿真实验，结果表明该方法相比传统BP网络预测，平均误差相对值从0.50%减少到0.18%，有效地降低了单个BP陷入局部极小的影响，提高了网络预测精度。

关键词：神经网络；Adaboost算法；强预测器；迭代算法；税收预测中图分类号： TP183文献标志码：ATax forecasting based on Adaboost algorithm and BP neural networkLI Xiang*， ZHU Quan-yinFaculty of Computer Engineering， Huaiyin Institute of Technology，Huai’an Jiangsu 223003， ChinaAbstract：In view of the lower accuracy of traditional tax forecasting models， the authors put forward a method of combining the Adaboost algorithm with BP neural network to forecast revenue. Firstly，the method performed the pretreatment for the historical tax data and initialized the distribution weights of test data； secondly， it initialized the weights and thresholds of BP neural network， and used BP neural network as a weak predictor to train the tax data repeatedly and adjust the weights；finally， it made more weak predictors of BP neural network to form new strong predictors by Adaboost algorithm and forecasted. The authors also carried out simulation experiment for the tax data of China from 1990 to 2010. The results show that this method has reduced the relative value of mean error from 0.50% to 0.18% compared to the traditional BP network， has effectively reduced the effect when single BP gets trapped in local minima， and has improved the prediction accuracy of network.英文关键词Key words：neural network； Adaboost algorithm；strong predictor；iterative algorithm； tax forecasting0 引言税收是实施财政政策的重要工具，也是联系宏微观经济的一种纽带。

adaboost分类算法Adaboost（Adaptive Boosting）是一种机器学习中常用的集成学习算法。

它通过迭代训练多个弱分类器来构建一个强分类器，每个弱分类器都专注于被前一个分类器分错的样本，从而提高整体分类的准确率。

本文将详细介绍Adaboost 算法的原理、步骤以及应用场景。

一、Adaboost算法原理Adaboost通过迭代训练多个弱分类器，并根据每个分类器的分类错误率来调整样本的权重，从而构建出一个强分类器。

其基本思想是将若干个分类器进行组合，每个分类器按照一定的权重进行加权求和，最终得到分类结果。

具体来说，Adaboost算法通过以下几个步骤完成分类过程：1. 初始化样本权重：对于给定的训练数据集，给每个样本分配一个初始的权重，初始时可以将每个样本的权重设置为相等。

2. 训练弱分类器：选择一个弱分类器作为基分类器，并根据当前样本的权重进行训练。

训练过程中，会根据分类结果的准确性更新样本权重。

3. 更新样本权重：根据上一步训练得到的弱分类器，计算误差率，并根据误差率调整每个样本的权重。

分类正确的样本权重会减小，分类错误的样本权重会增大。

这样，下一轮迭代时，分类器会更加关注被错误分类的样本。

4. 更新分类器权重：根据误差率计算当前分类器的权重，权重与误差率成负相关，误差率越低，分类器权重越高。

5. 归一化分类器权重：对分类器权重进行归一化处理，使得所有分类器的权重之和为1。

6. 终止条件：根据事先设定的迭代次数或错误率阈值，判断是否满足终止条件。

如果不满足，返回第2步，继续训练新的弱分类器；如果满足，则将所有弱分类器组合成一个强分类器。

二、Adaboost算法步骤详解1. 初始化样本权重在Adaboost算法中，每个样本都有一个对应的权重，初始时可以将每个样本的权重设置为相等。

这样做的目的是保证每个样本在开始的时候都有相同的重要性，不会因为某些样本的权重过大而引起偏差。

2. 训练弱分类器在Adaboost算法中，弱分类器可以选择多种，如决策树、神经网络等。

AdaBoost算法原理与使用场景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法是一种常见的集成学习算法，它通过结合多个弱学习器来构建一个强学习器，被广泛应用于各种机器学习领域。

本文将介绍AdaBoost算法的原理和使用场景。

一、原理1.1 弱学习器的构建在AdaBoost算法中，我们需要使用多个弱学习器，这些弱学习器可以是任何能够做出有意义的预测的模型，比如决策树、朴素贝叶斯等。

我们一般选择使用决策树作为弱学习器，因为决策树容易生成并且训练快。

为了让每个弱学习器能够有不同的预测能力，我们需要对训练集进行加权。

初始时，所有样本的权重都是相同的。

在每一轮迭代中，我们根据上一轮的分类结果来调整每个样本的权重。

被错误分类的样本权重会增加，而被正确分类的样本权重则会减小。

1.2 加权平均法在构建多个决策树后，我们需要将所有的弱学习器进行加权平均。

对于每个训练样本，我们根据各个弱学习器的权重对样本进行分类，然后对所有弱学习器的分类结果进行加权平均，得到最终的预测结果。

1.3 重要性加权法由于AdaBoost算法使用加权平均法来构建分类器，所以在每个弱学习器中，我们需要为每个样本赋予一个重要性权重。

重要性权重是根据样本在前一轮中被错误分类的次数来确定的。

被错误分类的样本会得到一个较大的权重，而被正确分类的样本会得到一个较小的权重。

二、使用场景AdaBoost算法在各种机器学习场景中都有着广泛的应用。

比如在图像分割中，我们可以使用AdaBoost算法来识别和分割不同的图像区域。

在文本分类中，我们可以使用AdaBoost算法来对不同文本的内容进行分类。

此外，AdaBoost算法还可以被用于各种预测领域，如股票趋势分析、信用评估等。

三、总结AdaBoost算法是一种高效的集成学习算法，它的原理简单、易于理解，并且在各种机器学习场景中都有着广泛的应用。

通过使用AdaBoost算法，我们可以结合多个弱学习器来构建一个强学习器，从而提高分类的准确性和稳定性。

adaboost计算举例Adaboost（Adaptive Boosting）是一种常用的机器学习算法，它可以用于解决分类问题。

Adaboost的核心思想是将多个弱分类器（weak classifier）组合成一个强分类器（strong classifier），从而提高分类的准确性。

下面将以一个简单的例子来说明Adaboost的工作原理。

假设我们有一个数据集，其中包含了一些关于水果的特征，比如重量和颜色，并且标记了它们是苹果还是橙子。

我们的目标是通过这些特征来预测水果的种类。

我们从数据集中随机选择一个样本，并将其作为第一个弱分类器的训练样本。

然后，我们根据这个分类器在训练样本上的分类结果，计算出分类误差率。

分类误差率是指分类错误的样本所占的比例。

接下来，我们调整训练样本的权重，使分类错误的样本的权重增加，而分类正确的样本的权重减少。

这样做的目的是使下一个弱分类器能够更好地分类那些被前一个分类器错分的样本。

然后，我们选择第二个弱分类器，并用调整后的训练样本进行训练。

同样地，我们计算出它的分类误差率，并调整训练样本的权重。

接下来，我们重复上述步骤，直到训练完所有的弱分类器。

每个弱分类器都会有一个权重，这个权重取决于它的分类误差率。

我们将所有的弱分类器组合成一个强分类器。

在分类时，每个弱分类器的输出会根据它的权重进行加权求和，然后通过一个阈值函数进行判断。

如果加权求和的结果大于阈值，则将样本分类为正类，否则分类为负类。

Adaboost的优点是能够处理各种类型的数据，并且在处理复杂问题时具有很好的分类性能。

然而，它也有一些缺点，比如对噪声和异常值比较敏感。

总结来说，Adaboost是一种通过组合多个弱分类器来构建强分类器的算法，能够提高分类准确性。

在实际应用中，Adaboost常用于人脸识别、目标检测等领域，取得了很好的效果。

Adaboost 算法1、AdaBoost算法简介AdaBoost算法是Freund和Schapire根据在线分配算法提出的，他们详细分析了AdaBoost算法错误率的上界，以及为了使强分类器达到错误率，算法所需要的最多迭代次数等相关问题。

与Boosting算法不同的是，adaBoost算法不需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差，并且最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器的分类精度，这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。

2、Adaboost 算法基本原理Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。

其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。

将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。

使用Adaboost 分类器可以排除一些不必要的训练数据特征，并将关键放在关键的训练数据上面。

AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。

开始时，每个样本对应的权重是相同的，即其中n 为样本个数，在此样本分布下训练出一弱分类器。

对于分类错误的样本，加大其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权重，这样分错的样本就被突出出来，从而得到一个新的样本分布。

在新的样本分布下，再次对弱分类器进行训练，得到弱分类器。

依次类推，经过T 次循环，得到T 个弱分类器，把这T 个弱分类器按一定的权重叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。

AdaBoost算法的具体步骤如下：设输入的n个训练样本为:{(x1,y1)，(x2,y2)，......(xn,yn)}，其中xi是输入的训练样本，yi∈{0,1}分别表示正样本和负样本，其中正样本数为l，负样本数m。