AdaBoost算法原理与应用

数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用数据挖掘是指从大量的数据中发现关联规则、分类模型、聚类模型等有用的信息的过程。

以下是数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用：1. 决策树算法（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过构建树来将输入数据集划分为不同的类别。

决策树算法在金融风险评估、医疗诊断等领域有广泛应用。

2. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种二分类模型，其目标是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分离开来。

SVM在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。

3. 神经网络算法（Neural Network）神经网络模拟人脑的工作原理，通过连接众多的神经元来完成学习和预测任务。

神经网络在图像处理、自然语言处理等领域有广泛应用。

4. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它假设所有特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。

朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤、文本分类等领域有广泛应用。

5. K均值聚类算法（K-means Clustering）K均值聚类是一种无监督学习算法，它通过将样本分成K个簇来实现数据的聚类。

K均值聚类在市场细分、客户群体分析等领域有广泛应用。

6. Apriori算法Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它可以找出数据集中项之间的关联关系。

Apriori算法在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。

7. PageRank算法PageRank算法是一种用于网页排序的算法，它通过计算网页之间的链接关系来确定网页的重要性。

PageRank算法在引擎领域有广泛应用。

8. 随机森林算法（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并通过投票方式来进行分类或回归。

随机森林在金融风险评估、信用评分等领域有广泛应用。

9. AdaBoost算法AdaBoost是一种迭代的强学习算法，它通过调整样本权重来训练多个弱分类器，并通过加权投票方式来进行分类。

adaboost过拟合解决方法Adaboost算法是一种常见的分类算法，该算法可以将多个弱分类器组成一个强分类器，实现非常高的分类准确率。

但是，在实际应用中，Adaboost算法也存在着过拟合现象，即在训练数据上表现非常好，但在测试数据上表现不佳。

针对Adaboost算法的过拟合问题，可以采取以下解决方法：1. 减小数据噪声对模型的影响训练数据中存在噪声会导致模型过拟合，因此可以通过数据清洗等方法减小噪声的影响。

例如，在训练数据中去除掉异常值等噪声数据，可以有效提高模型的泛化能力。

2. 使用正则化在Adaboost算法中，可以使用正则化技术来减小模型的复杂度，从而防止过拟合。

正则化技术的基本思想是为目标函数加上一个正则化项，该项的大小与模型的复杂度成正比。

在Adaboost算法中，可以使用L1或L2正则化技术，将正则化项加入到目标函数中。

3. 提前终止训练Adaboost算法的训练会一直进行下去，直到达到指定的迭代次数或错误率。

但是，当迭代次数过多时，模型容易出现过拟合现象。

因此，可以在训练过程中加入提前终止的机制，当模型的性能不再明显提升时，即可停止训练，避免模型过拟合。

4. 使用交叉验证交叉验证是一种常见的模型评估方法，可以在Adaboost算法中使用来减小模型过拟合的风险。

通过将训练数据分成若干份，每次留一份作为测试数据，其余份作为训练数据，可以多次训练模型并评估模型的性能，从而选择出最好的模型。

综上所述，采取适当的技术手段可以有效避免Adaboost算法的过拟合问题。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法，同时也要注意数据的质量和量的充分性，才能获得较好的分类效果。

A d a b o o s t算法多类问题M a t l a b实现一种adaboost多类分类算法Matlab实现一、adaboost算法简介Adaboost算法的主要思想是给定一个训练集(x1,y1),…,(xm,ym),其中xi属于某个域或者实例空间X，yi=-1或者+1。

初始化时Adaboost指定训练集上的分布为1/m,并按照该分布调用弱学习器对训练集上的分布，并按照该分布调用弱学习器对训练集进行训练，每次训练后，根据训练结果更新训练集上的分布，并按照新的样本分布进行训练。

反复迭代T轮，最终得到一个估计序列h1,..,hT,每个估计都具有一定的权重，最终的估计H是采用权重投票方式获得。

Adaboost算法的伪代码如图1所示。

图1、Adaboost算法二、多类问题从上面的流程可以看出，Adaboost算法是针对二类问题的。

但是我们面对的问题很多都是不是简单的非0即1，而是多类问题。

常见的就是解决方法，就是把多类问题转换成二类问题。

用的比较多就是两种组合方法，OAA和OAO，我这里就是采用对这种方法的结合，实现adaboost算法对多类问题的分类。

目前需要对7类问题进行分类，依次编号：0、1、2、3、4、5、6。

特征向量 28个。

样本总数 840个；OAA分类器的个数 7 个OAO分类器的个数 7（7-1）/2 = 21个。

弱分类器的个数 K= 10；弱分类用BP神经网络算法的思路：Step1、把数据分成训练集和测试集Step 2、训练OAA、OAO分类器；Step3、保存相应的分类器和投票权重；Step4、测试样本，预测所以OAA分类器的权重；Step5、选择OAA预测值中最大的两个Step6、选用OAO分类器对选取预测权重最大的两个类进行预测；Step7、输出测试结果；注：为了统一，在训练OAO分类器是，把类别序列在前的类为正样本，输出+1，类别序列号在后面的为负样本，输出为-1。

测试强分类器的识别率为：0.93左右。

基于BP-AdaBoost 的电商短期销量预测模型①王丽红(烟台汽车工程职业学院 经济管理系, 烟台 265500)通讯作者: 王丽红摘　要: 电子商务是伴随互联网技术快速兴起的一种规模大、潜力大的新型商业模式, 对产品进行短期销量预测能够帮助电商企业对市场变化采取更加迅速的反应和措施. 本文通过电商销量历史数据和门户商品链接点击量建立了一种应用于电子商务会计系统的短期销量预测模型. 借助AdaBoost 思想集合多个传统的BP 神经网络的预测结果, 使其具备更高的预测准确率, 根据电商短期销量变化的特点规划时间窗口的时序设计, 建立考虑周末效应的以日为单位的销量预测模型. 实验证明, 该预测模型的预测误差可以控制在20%以内.关键词: AdaBoost; BP 神经网络; 电子商务; 销量预测; 短期销量; 时间序列引用格式: 王丽红.基于BP-AdaBoost 的电商短期销量预测模型.计算机系统应用,2021,30(2):260–264. /1003-3254/7790.htmlForecast Model of Short-Term Sales in E-Commerce Based on BP-AdaBoostWANG Li-Hong(Department of Economic Management, Yantai Automobile Engineering Professional College, Yantai 265500, China)Abstract : E-commerce is a new business mode on a large scale and with great potential that is flourishing along with the emerging Internet technology. Forecasting short-term sales of products can help e-commerce companies respond more quickly to market changes. This study establishes a forecast model of short-term sales applied to the e-commerce accounting system based on historical data on e-commerce sales and clicks on portal products. With the adoption of AdaBoost idea, the forecast results of multiple traditional BP neural networks are assembled, leading to a higher accuracy.According to the characteristics of the short-term sales in e-commerce, we plan the timing design of time window and establish a forecast model of sales in the unit of day considering the weekend effect. Experiments show that the forecast error of this model can be controlled within 20%.Key words : AdaBoost; BP neural network; e-commerce; sales forecast; short-term sales; time series近年来, 电子商务的发展势头强劲, 一度对传统的实体经济产生了非常大的冲击. 仅2019年上半年, 销售额已经达到了惊人的195 209.7亿元[1], 且2019年天猫双十一购物节活动成交额突破100亿, 仅用了1分36秒, 这在以往的传统零售行业内几乎是无法想象的[2].随着电商行业的兴起, 国内涌现出天猫、淘宝、京东等大型电商平台, 并产生了B2B 、B2C 、C2C 等许多新模式, 这些足以看出电商行业巨大的发展潜力[3].由于电子商务具有数据化、集成化、互动化的特性, 使得电子商务会计系统与其他传统会计系统相比具有更大的数据规模, 同样也蕴藏了更多待挖掘的数据信息[4,5]. 各电商企业在产品销售过程中会产生大量的销售数据, 如何处理这些销售数据, 并从中发掘销量变化的规律, 指导电商企业制订策略, 对电商企业管理计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(2):260−264 [doi: 10.15888/ki.csa.007790] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 收稿时间: 2020-06-23; 修改时间: 2020-07-21, 2020-07-29; 采用时间: 2020-07-31; csa 在线出版时间: 2021-01-27260具有十分重要的意义[6]. 同时, 销量预测也是新型电子商务会计系统中一个重要的组成模块[7].目前, 各个行业的销量预测方法大多是依据历史销量对未来销量的预测. 付敏娟等人考虑了指数平滑模型较大的预测误差和神经网络的过拟合问题, 提出了用二次指数平滑序列改进BP神经网络的指数平滑神经网络太阳能热水器销售预测模型[8]. 圣文顺等用遗传算法改进传统的BP神经网络, 并用时间序列对模型进一步校正, 大大降低了预测误差[9]. 王建伟利用产品销售共性提取产品聚类簇, 再使用时间序列模型得出预测结果并通过隐马尔科夫预测模型给出预测结果的概率分布[10]. 上述销量预测方法均采用常用的时间序列模型, 说明基于历史数据的销量预测具有更高的可行性和可靠性. 由于BP神经网络存在的过拟合、收敛慢、误差大等问题, 采用其他方法对神经网络进行改进也是较为可行的方法.本文建立了一种电子商务会计系统中的短期销量预测模型, 其以日销量为预测单位, 并考虑电商行业内较为常见的“周末效应”改进时间窗的时序设计和预测模型结构. 运用AdaBoost思想集合多个传统的BP神经网络的预测结果, 通过增加弱预测器数量重点学习预测错误的样本并分配预测器权重, 根据预测器权重组合多个BP神经网络(以下简称BPN)的模型输出建立一个准确率更高的预测模型. 短期销量预测对于迅速反应电商行情变化, 制订短期内稳定销量的应对方案和促销计划具有重要的意义.1 AdaBoost-BPN预测模型的建立1.1 BPN弱预测器BPN是机器学习领域应用较为广泛的一种神经网络算法, 常用于模式识别、数据分类、数据挖掘等领域. BPN实际上是一个大型的双向循环的迭代计算模型, 正向计算过程是简单的输出结果计算, 反向的误差修正计算是BPN的算法核心, 通过Widrow-Hoff学习规则对各节点的权值进行反复的修正, 直至输出结果误差小于期望阈值[11–13]. 常见的BPN一般为3层结构,分别为输入层、隐含层和输出层, 较为复杂的工程可能用到多隐含层的网络结构, 3层BPN的网络结构如图1所示.1.2 AdaBoost算法AdaBoost算法也是一种迭代算法, 其思想来源于Hansen提出的同一样本的多个神经网络的组合能够提高网络泛化能力的理论[14]. 针对用于数据预测的算法, AdaBoost算法是按照一定的规则将多个BPN弱预测器集合为一个强预测器. 这里所提到的多个BPN预测器集合的规则就是AdaBoost算法的核心规则, 与BPN的节点权重修正类似, 也是通过计算各BPN弱预测器的权重对BPN弱预测器的结果进行组合[15,16].图1 3层BPN网络结构图AdaBoost算法的具体执行步骤如下:1)首先, 对每一个输入样本设置权重ω1(n)=1/N, N为样本总数. 利用第1个BPN弱预测器进行第1次训练, 并计算错误率ε.2)利用错误率按照式(2)计算BPN弱预测器的权重αi, i为BPN弱预测器编号.3)按照式(3)规则确定第2个BPN弱预测器的样本权值, 增加预测不准确的样本的权值, 降低预测准确的样本的权值, 即重点学习预测错误的样本, 其中h i(x n)为第i个BPN弱预测器第n个样本的预测结果.4)按照上述规律一直进行迭代计算直至第I个BPN弱预测器, 得到I个BPN弱预测器的权重集合{α1, α2, ···, αI}, 按照式(4)计算所有BPN弱预测器的集合预测结果, 其中sign代表符号函数.2021 年 第 30 卷 第 2 期计算机系统应用2611.3 AdaBoost-BPN 预测模型工作原理BPN 弱预测器均采用2层隐含层的BPN, BPN 的隐含层节点数量采用式(5)确定.其中, N h 为隐含层节点数量; N i 为输入层节点数量, 由预测样本数据的维数决定; N h 为输出层节点数量, 由预测结果数据维数决定, R 为[0,10]之间的随机数. 神经网络训练过程中, 不是隐含层节点数量越多训练效果越好, 因此具体的隐含层节点数量需要进行大量的训练试验来确定. BPN 弱预测器的输入为历史销售数据,输出结果为销量预测数据.AdaBoost-BPN 预测模型的实质是将BPN 弱预测器融入AdaBoost 的算法的过程中, AdaBoost 算法通过不断增加BPN 弱预测器数量强化训练那些预测结果不准确的样本, 直至预测误差达到设置的误差阈值.AdaBoost 算法的输入为BPN 弱预测器模型和样本数据, 输出为多个BPN 弱预测器的预测模型和权重, 并组合得到一个强预测器. AdaBoost-BPN 预测模型流程图如图2所示.图2 AdaBoost-BPN 预测模型流程图2 基于时间序列的短期销量预测模型目前常见的销量预测模型大多以月销量或者周销量作为基本预测单位[17,18], 随着电商行业规模的不断增大, 入驻电商领域的商家越来越多, 甚至以个人为主导的C2C 商业模式也展现出较大的活力和发展潜力, 电商行业的竞争愈发激烈[19]. 在这种情况下, 以往的销量预测方法已经无法保证预测的及时性, 因此本文建立的AdaBoost-BPN 短期销量预测模型以日销量作为预测基本单位.基于时序数据的预测任务通常用时间窗口切割时间轴来获得训练样本, 本文建立的时间轴设计了两个固定跨度的时间窗口, 观测时间窗和预测时间窗[20,21].本文以某电商平台商家LMAZ-CG1520型号牛仔裤的历史销量和链接点击量数据作为模型的训练和测试数据. 该组数据具有较为明显的分布特征, 同一周内工作日的销量和周末的销量会一般存在较大的差别, 周末两天的日销量会明显高于工作日5天的日销量, 本文称之为电商的“周末效应”. 除了特殊节假日和平台促销活动期间, 其他时间的销量基本遵循以一周为周期的短期循环. 为了使模型的训练能够全面采集一周内的销量变化特征, 同时考虑“周末效应”的影响, 本文采用观测时间窗跨度为5, 预测时间窗跨度为3, 当时间轴总跨度为n 时, 即以n 天的历史销量数据作为训练数据集, 将得到n −5+1组训练数据, 时间轴的划分如图3所示.图3 时间轴划分图AdaBoost-BPN 短期销量预测模型的观测时间窗跨度为5天, 常规的事件窗采样无法判断观测时段内是否存在周末, 因此本文在模型的输入部分增加了1个输入层节点, 该输入节点称为“周末因子”. 电子商务销量历史数据中包含该条记录的时间标签, 判断该条记录是否为周末的销量较为简单. 当“周末因子”为1时,代表此次训练样本中包含周末销量, 能够帮助网络调整权重, 5组输入数据相邻的两组明显偏高的数据或者边缘1组明显偏高的数据即为周末销量; 当“周末因子”为0时, 代表此次训练样本均为工作日销量.电商平台中某商品的销量与该商品链接的点击量有直接关系, 模型输入中应包含该商品的历史销量、历史点击量和“周末因子”. 因此, 单个BPN 弱预测器一共有11个输入节点, 3个输出节点, 共设置两层隐含层, 第一层隐含层采用tansig 函数作为传递函数, 第二计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 2 期262层隐含层采用pureline函数作为传递函数, 经过大量的训练测试, 隐含层节点数分别为13和3时, 模型的训练效果最佳, 训练次数为1000次时, 网络计算精度可以达到0.01. 加入“周末因子”的AdaBoost-BPN短期销量预测模型中单个BPN弱预测器的结构如图4所示.图4 单个BPN弱预测器结构图3 短期销量预测实验实验数据取自某电商商家2019年第三、四季度LMAZ-CG1520型号牛仔裤的历史销量数据和历史点击量数据, 其中有效数据段共184条, 采用7、8、9、10、11月份的数据作为训练数据集, 数据段共153条,有效训练样本149组. 12月份数据作为测试数据集, 数据段共31条. 分别采用普通BPN弱预测器、AdaBoost-BPN预测模型和加入“周末因子”的AdaBoost-BPN预测模型进行销量预测实验, 预测结果采用预测误差进行评价. 图5为不同模型的销量预测测试结果, 以及预测结果与真实数据的对比. 图5中不同预测模型的预测曲线表明, 加入“周末因子”的AdaBoost-BPN预测模型的预测曲线与实际销量的重合度最高, 没有加入“周末因子”的AdaBoost-BPN预测模型表现稍差, 而只用一个普通的BPN弱预测器的预测结果偏差很大.表1为不同模型的平均预测误差对比. 由表1结果分析, 采用普通BPN弱预测器的误差远远大于AdaBoost-BPN预测模型的误差, 说明基于AdaBoost思想集合多个BPN弱预测器结果能够提升预测的准确率; AdaBoost-BPN预测模型与普通BPN弱预测器相比, 预测效果得到了较为明显的提升, 但是由于没有考虑“周末效应”, 一些特殊的样本数据拉低了整体的预测效果; AdaBoost-BPN预测模型在添加了“周末因子”后, 平均预测误差明显降低, 可以达到20%以内, 预测效果得到了极大的提升.图5 销量预测测试结果表1 不同模型平均预测误差对比(%)预测模型平均预测误差普通BPN弱预测器53.23AdaBoost-BPN预测模型26.32加入“周末因子”的AdaBoost-BPN预测模型18.89本文在建立时间轴时, 考虑到电商销量的“周末效应”, 确定的观测时间窗跨度为5天, 为了探究选取的观测时间窗跨度对预测效果的影响, 采用加入“周末因子”的AdaBoost-BPN预测模型, 将历史时间窗跨度分别设置为3、4、5、6、7再次进行预测实验, 实验结果如表2所示.表2 不同时间窗平均预测误差对比(%)观测时间窗跨度平均预测误差363.35436.32519.32624.68727.59由表2结果分析, 观测时间窗跨度为3和4时, 样本数据隐藏的信息量不足, 而且预测时间窗为3天, 理论上观测时间窗应大于预测时间窗, 较短的观测时间2021 年 第 30 卷 第 2 期计算机系统应用263窗跨度无法准确体现销量变化特征, 因此平均预测误差相对较大; 观测时间窗跨度为6和7时, 本文所建立的“周末因子”形同虚设, 模型无法准确反映“周末效应”带来的影响, 因此平均预测误差偏大; 只有观测时间窗跨度5时, 预测模型发挥出最良好的预测能力, 同时证明了“周末因子”的加入可以有效提升预测的准确度.4 结论在电商行业迅速发展的大背景下, 本文针对目前已有的商品销量预测模型预测误差大、无法满足商家对行情变化的迅速应变的问题, 提出了一种电子商务会计系统中的短期销量预测模型. 该模型以日销量作为预测基本单位, 采用近5天的销量数据和点击量数据对未来3天的销量变化情况进行预测. 借鉴AdaBoost 思想集合多个BPN 弱预测器形成强预测器, 提高预测准确率. 提出合理的日销量预测的时间轴设计方法, 根据电商产品销量的变化特性为预测模型添加“周末因子”, 使预测模型具备辨识“周末效应”的能力. 实验测试结果表明, 加入“周末因子”的AdaBoost-BPN 预测模型平均预测误差在20%以内, 能够有效预测未来短期内的销量变化情况, 对电商企业及时掌握产品销售情况, 并对短期内存在的销售风险制订及时有效的应对措施具有重要的意义.参考文献夏平, 杨继平. 电商行业财务数据与大数据耦合协同评价.财会月刊, 2020, (9): 27–34.1路澳征, 张媛媛. “互联网+创新创业”背景下农村电商的模式探索. 福建茶叶, 2020, 42(4): 33–34. [doi: 10.3969/j.issn.1005-2291.2020.04.026]2申容宇. 探析“互联网+”时代跨境电商发展问题及对策. 智库时代, 2020, (15): 41–42.3车久菊. B2C 电子商务模式下电商企业经营模式变革. 中外企业家, 2020, (11): 88–89.4刘振, 宋寒, 代应, 等. 新零售”背景下的电商企业渠道决策——基于体验店服务水平与市场需求. 财会月刊, 2020,(8): 115–122.5李寿喜, 汪梦晓. 我国收入会计准则变动对电商企业会计核算的影响. 会计之友, 2018, (5): 142–144. [doi: 10.3969/j.issn.1004-5937.2018.05.033]6李贞. 互联网环境下电子商务营销渠道优化探索. 财富时代, 2020, (5): 43.7付敏娟. 基于指数平滑与神经网络模型的太阳能热水器销售预测[硕士学位论文]. 湘潭: 湘潭大学, 2017.8圣文顺, 赵翰驰, 孙艳文. 基于改进遗传算法优化BP 神经网络的销售预测模型. 计算机系统应用, 2019, 28(12):200–204. [doi: 10.15888/ki.csa.007174]9王建伟. 基于商品聚类的电商销量预测. 计算机系统应用,2016, 25(10): 162–168. [doi: 10.15888/ki.csa.005423]10王菲. 一种基于自适应遗传BP 算法的神经网络目标分类器设计方法. 自动化技术与应用, 2007, 26(12): 80–82. [doi:10.3969/j.issn.1003-7241.2007.12.029]11Hinton GE, Nowlan SJ. The bootstrap widrow-hoff rule as acluster-formation algorithm. Neural Computation, 1990,2(3): 355–362. [doi: 10.1162/neco.1990.2.3.355]12朱兴统. 基于改进粒子群优化BP 网络的城市用水量预测.计算机与现代化, 2012, (8): 21–23, 27. 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概念背景Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，通过迭代训练多个弱分类器（通常是决策树），并加权组合它们的结果来构建一个更强大的分类器。

在每一轮迭代中，Adaboost会调整样本的权重，使得前一轮分类器分类错误的样本在下一轮中得到更多的关注，从而使得整体模型不断地向着更高的准确率发展。

迭代次数的终止条件，即何时停止迭代，是Adaboost算法中一个非常重要的问题。

深度探讨1. 迭代次数的终止条件在Adaboost中的重要性Adaboost是一个迭代型的学习算法，因此迭代的终止条件对于模型的性能和计算效率都有重要影响。

如果迭代次数太少，可能会导致模型欠拟合；如果迭代次数太多，可能会导致模型过拟合，并且增加计算成本。

合理设定迭代终止条件对于构建高性能的Adaboost模型至关重要。

2. 常见的迭代终止条件在实际应用中，常见的迭代终止条件包括：达到预设的最大迭代次数；模型在验证集上的性能达到一定阈值；模型在测试集上的性能开始下降等。

这些条件都可以作为判断模型是否继续迭代的依据。

3. 迭代终止条件的选择与调参针对不同的数据集和问题，选择合适的迭代终止条件是需要调参的。

通常需要通过交叉验证等方法来确定最佳的迭代终止条件，以便在迭代次数和模型性能之间取得平衡。

总结回顾Adaboost迭代终止条件是一个关键的问题，它直接影响了模型的性能和计算效率。

合理设定迭代终止条件需要根据具体的数据集和问题来进行调参和选择。

掌握好迭代终止条件的选择方法，能够帮助我们更好地构建高性能的Adaboost模型。

个人观点和理解我个人认为，在实际应用中，迭代终止条件的选择需要综合考虑模型的性能、计算成本和数据集的特点。

需要不断地进行实验和调参，以找到最适合的迭代终止条件。

除了常见的条件，如最大迭代次数和验证集性能，也可以结合其他方法，如学习曲线、提前终止法等，来更准确地确定迭代终止条件。

结语Adaboost迭代终止条件是构建高性能模型中至关重要的一环，希望通过本文的深度探讨和总结回顾，能够帮助您更好地理解和应用Adaboost算法。

Boosting 集成算法中Adaboost、GBDT与XGBoost的区别所谓集成学习，是指构建多个分类器（弱分类器）对数据集进行预测，然后用某种策略将多个分类器预测的结果集成起来，作为最终预测结果。

通俗比喻就是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”，或一个公司董事会上的各董事投票决策，它要求每个弱分类器具备一定的“准确性”，分类器之间具备“差异性”。

集成学习根据各个弱分类器之间有无依赖关系，分为Boosting和Bagging两大流派：Boosting流派，各分类器之间有依赖关系，必须串行，比如Adaboost、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)、XgboostBagging流派，各分类器之间没有依赖关系，可各自并行，比如随机森林（Random Forest）而著名的Adaboost作为boosting流派中最具代表性的一种方法。

AdaboostAdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。

它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。

同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。

具体说来，整个Adaboost 迭代算法就3步：1.初始化训练数据的权值分布。

如果有N个样本，则每一个训练样本最开始时都被赋予相同的权值：1/N。

2.训练弱分类器。

具体训练过程中，如果某个样本点已经被准确地分类，那么在构造下一个训练集中，它的权值就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权值就得到提高。

然后，权值更新过的样本集被用于训练下一个分类器，整个训练过程如此迭代地进行下去。

3.将各个训练得到的弱分类器组合成强分类器。

各个弱分类器的训练过程结束后，加大分类误差率小的弱分类器的权重，使其在最终的分类函数中起着较大的决定作用，而降低分类误差率大的弱分类器的权重，使其在最终的分类函数中起着较小的决定作用。

boost any 原理摘要：1.Boost 算法的原理概述2.Boost 算法的组成部分3.Boost 算法的核心思想4.Boost 算法的具体实现方式5.Boost 算法的应用和优势正文：Boost 算法，全称Bootstrap Aggregation，是一种集成学习算法，其核心思想是通过组合多个基本分类器来提高分类准确性。

下面我们将详细介绍Boost 算法的原理和实现方式。

1.Boost 算法的原理概述Boost 算法是一种自适应的加权投票算法，其主要目的是通过加权投票的方式，对多个基本分类器的输出结果进行综合，从而得到最终的分类结果。

其基本原理是，对于分类错误的样本，会增加其对应的基本分类器的权重，而对于分类正确的样本，则会降低其对应的基本分类器的权重。

这样，经过多轮迭代后，分类器对于分类错误的样本会有更高的关注度，从而提高分类准确性。

2.Boost 算法的组成部分Boost 算法主要由三个部分组成：弱学习器、强学习器和加权投票。

弱学习器是Boost 算法的基本单元，其主要负责对训练数据进行分类，并将分类结果输出给强学习器。

强学习器则是Boost 算法的核心部分，其主要负责对多个弱学习器的输出结果进行加权投票，从而得到最终的分类结果。

加权投票则是Boost 算法的一种决策方式，其主要根据弱学习器的权重来决定最终的分类结果。

3.Boost 算法的核心思想Boost 算法的核心思想是，通过加权投票的方式，对多个基本分类器的输出结果进行综合，从而得到最终的分类结果。

其基本原理是，对于分类错误的样本，会增加其对应的基本分类器的权重，而对于分类正确的样本，则会降低其对应的基本分类器的权重。

这样，经过多轮迭代后，分类器对于分类错误的样本会有更高的关注度，从而提高分类准确性。

4.Boost 算法的具体实现方式Boost 算法的具体实现方式主要有两种：一种是AdaBoost，另一种是XGBoost。

AdaBoost 是Boost 算法的一种基本实现方式，其主要通过自适应的方式，动态地调整基本分类器的权重，从而得到最终的分类结果。

摘要判别分析主要是通过对给定的样本集合用某种分类方式产生一种判别准则的方法．根据已知的历史信息，对已被分类的研究对象产生判别函数，来判定新的观测样本应归属的类别．经过长时间的发展，判别分析方法已经形成了一整套经典的解决方案．我们在假设样本服从多元正态分布下给出了一些经典的方法，但实际中对数据作这样的假设往往是达不到的，那么将这样的判别方法用于非正态的情况下，其效果就不理想；而一些简单的方法虽然不受分布的影响，但其误判率又往往较高，也限制了方法的应用．近几十年间，由于计算机的飞速发展，机器学习在统计、数据挖掘、人工智能和工程等领域发挥熏大作用．一些机器学习方法被用于对已知类别的样本产生判别准则，判别新的样本的所属类别，像决策树和神经网络等，这与统计中的判别分析方法有异曲同工之效．近十年间，机器学习领域中出现了一种可以通过多次学习而提高学习算法精度的方法，它采用综合选优的原则而使算法的效率明显改善，此方法被称为Ｂｏｏｓｔｉｎｇ方法．这种方法可以有效地将效率较低的所谓“弱学习算法”转化成效率较高的“强学习算法”，但由于它需要预先知道一些参数，而这些参数在实际中又无法获得，因而其实用性受到很大的限制．随后出现了对Ｂｏｏｓｔｉｎｇ改进的方法一Ａｄａｂｏｏｓｔ方法．它不仅可以达到与Ｂｏｏｓｔｉｎｇ同样有效，而且不需要预先知道那些参数，因此它的出现不仅在理论上完善了Ｂｏｏｓｔｉｎｇ方法的原理，而且在实践中得到广泛的应用．我们用它来改进统计中的字蜗４分析，使那些简单的方法和基于正态假设给出的方法在非正态的条件下均能继续保持或提高其精确度．因此，本文将ＡｄａＢｏｏｓｔ方法应用到判别分析的部分方法中，利用它能提高算法精度的优势，使某些简单粗略的判别方法可以得到广泛的应用，克服其判别精度不高的缺点得到比较准确的结果；使某些在正态假设条件下得到的判别方法在总体并非正态的条件下依然能够保持或提高判别精度．从而使得这些方法原来的小范围应用变成广泛地应用于对各类数据的判别分析中．在第一章中，我们将介绍判别分析的几种基本方法，主要是我们将应用ＡｄａＢｏｏｓｔ方法进行改进的几种方法．第二章中，我们将详细介绍Ｂｏｏｓｔｉｎｇ方法的来源和发展，ＡｄａＢｏｏｓｔ方法的具体思想、步骤及其一些参数的确定．在第三章中，我们利用ＡｄａＢｏｏｓｔ方法改进判别分析的某些方法并模拟检验方法的有效性．第四章中我们给出一些实例分析，验证方法的有效性．最后，总结ＡｄａＢｏｏｓｔ方法在判别分析中的用途及效果，讨论ＡｄａＢｏｏｓｔ方法在其它领域的应用，例如。

adaboost的一些说明~~~~~~~~~`2008-11-27 01:14上学期拿出一部分时间来做adaboost，做的时候做了一些笔记。

论坛上也有一些正在读程序研究算法的人。

我就把这份粗糙的笔记拿出来与大家分享一下吧。

肯定有错误的地方，也有不妥当的地方，大家不要太相信我还有这个地方不能贴公式，不能贴图片，还有我很懒，就挑了几幅重要的贴了，其他的大家去看文章吧排版不好看，也许写得也不明白，大家多包涵，希望大家可以完善这个文档。

让后来者少走些弯路。

不用发论坛消息问我，发在这里让更多人看见，更多人解答，然后也可以让更多的人知道，更好些第一部分:算法的产生1996年Yoav Freund在Experiments with a New Boosting Algorithm中提出了AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法.其中,AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost;而AdaBoost.M2是M1的泛化形式.该文的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者的比较来得明显.文献中记录的.M1算法初始1.获得一组样本(X)和它的分类(Y)和一个分类器(weaklearn).2.赋予平均的权值分布D(i)进入循环:T次1. 赋予弱分类器权值D(i),使用弱分类器获得样本(X)到分类(Y)上的一个映射.(就是把某个X归到某个Y类中去)2. 计算这个映射的误差e.e=各个归类错误的样本权值之和.如果e>1/2那么弱分类器训练失败,挑出循环,训练结束(这在二值检测中是不会发生的,而多值的情况就要看分类器够不够强健了)3. 设B = e / ( 1 - e ).用于调整权值.因为e<1/2.因此0<B<14. 如果某样本分类正确,该样本的权值就乘以B让权值变小;如果分类错误,就让该样本的权值乘以B^-1或者不变,这样就让分类正确的样本权值降低,分类错误的样本权值升高,加强了对较难分类样本的分类能力5. 权值均衡化循环结束1. 最终的分类器是,当一个X进入时,遍历所有Y,寻找使(h(x)=y的情况下,log(1/B)之和)最大者即是输出分类yM2相比于M1的改进是允许弱分类器输出多个分类结果,并输出这几个分类结果的可能性(注意,这里不是概率).M2的流程是1.获得一组样本(X)和它的分类(Y)和一个分类器(weaklearn).2.对于某个样本Xi将它的分类归为一个正确分类Yi和其他不正确分类Yb3.样本权值进行如下分布首先每个样本分到1/m的权值,然后每个不正确分类分到(1/m)/Yb的个数.也就是说样本权值是分到了每个不正确的分类上进入循环1. 求每个样本的权值,即每个样本所有不正确的分类的权值和,再求每个样本错误分类的权值,即不正确分类的权值除以该样本的权值.最后将每个样本的权值归一化2. 将样本权值和某样本的不正确分类的权值输入到weaklearn,获得弱分类器的输出为各个分类的可能值3. 计算伪错误率:公式见上4. 更新权值退出循环最终的强分类器: 图贴不出来了...1999年, ROBERT E. SCHAPIRE和YORAM SINGER,于Machine Learning发表论文:Improved Boosting Algorithms Using Confidence-rated Predictions.提出了更具一般性的AdaBoost形式.提出了自信率以改善AdaBoost的性能.并提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为Real Boost算法.事实上:Discrete AdaBoost是指,弱分类器的输出值限定在{-1,+1}，和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法；Real AdaBoost是指，弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R, 和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。

级联AdaBoostRobust Real-time Object Detection作者为Viola和Jones，发表在The 8th IEEE International Conference On Computer Vision，2001。

这篇论文的发表是人脸检测速度提高的一个重要转折点。

这篇论文主要有三个贡献:1、第一次引入了“积分图”的概念。

积分图使得检测器中特征的计算非常的快。

2、基于AdaBoost的学习算法。

它能从一个很大的特征集中选择很小的一部分关键的特征，从而产生一个极其有效的分类器。

3、级联结构的AdaBoost分类器。

在级联的检测器中不断增加更多的强分类器。

这可以很快排除背景区域，从而节约出时间用于对那些更像人脸的区域进行计算。

该级联的分类器可视为一个智能的具有能集中注意力的机构，而不像以前的那些算法那样通过统计来保证去掉的那些区域不包括感兴趣的区域。

级联结构的分类器是由一系列的分类器的串联组成。

对待识别的样本进行判别时，只有被前面一级的分类器判决为正的样本才被送入后面的分类器继续处理，反之则被认为是负样本直接拒绝。

整个分类器的输出是被所有分类器都判决为正的样本。

在级联结构中，前面几级的分类器相对来说结构比较简单，使用的特征数也较少，但检测率很高，同时能够尽可能地滤除那些与目标差异较大的负样本。

后面级次的分类器则使用更多的特征和更复杂的结构，从而可以将那些与目标相似的负样本与目标物体区分开。

在实际的目标检测应用中，待检测的目标物体通常在整体样本中只占很小的比例，大部分的非目标区域在级联分类器的前端就会被滤除，只有少量的样本需要通过所有级的分类器，因而级联结构能够大大地减少运算量。

2D Cascaded AdaBoost for Eye LocalizationThe 18th International Conference on Pattern Recognition论文这篇文章提出了二维结构(2D)的级联AdaBoost。

AdaBoost算法简介
adaboost算法是boosting算法的⼀种。

boosting算法主要思想是⽤⼤量的简单的预测⽅法，得到⼀个⽐较准确的预测⽅法。

譬如⼈脸检测中就是⽤的这种⽅法。

adaboost伪代码：
输⼊：
训练集：其中
训练的轮数T。

For：
初始化 //设置每组训练集的权重。

开始都为1/m.
For：
1.对于弱分类器H，找到误判率最⼩的分类器是误判率。

其中.
2.如果，这⾥是⼀个预先选择的阀值，停⽌训练。

令
3.For：
更新
其中分母是标准化因⼦，保证是⼀个概率分布
输出最终的分类器
这个算法可以⽤到很多地⽅，不过需要选择⼤量的分类器。

由于本⼈技术不是很好，欢迎来辩。

adaboost的损失函数Adaboost算法是一种基于提升方法的分类算法，在处理数据不平衡和噪声等方面有较好的表现。

其核心思想是通过将弱分类器加权组合，生成一个更强的分类器。

而在Adaboost算法的过程中，损失函数也是起到至关重要的作用的。

首先，Adaboost算法的损失函数是指在算法的每一步中，计算出每个样本的误差，从而通过最小化这些误差，来达到提升整个模型表现的目标。

具体的损失函数如下：$L(y,f(x)) = e^{-yf(x)}$其中，$y$代表样本的真实标签，$f(x)$表示分类器对于该样本的预测结果。

当真实标签和预测结果相同时，损失函数的值为$e^{-1}$，而当真实标签和预测结果不同时，损失函数的值为$e$。

可见，损失函数的值与预测结果的准确性成反比例关系。

接下来，通过Adaboost算法的步骤来说明损失函数的应用和作用：1. 选择一个基本分类器（弱分类器）作为初始分类器。

这个分类器通常是一个简单的决策树、单层神经网络等。

2. 对于每个样本，计算损失函数。

样本的真实标签为$y_i$，预测结果为$f_1(x_i)$，则第$i$个样本的损失函数为$L(y_i,f_1(x_i)) = e^{-y_if_1(x_i)}$。

3. 对于分类错误的样本，增加其权重。

分类错误的样本在更新权重时，将权重乘一个系数$exp(\alpha)$，其中$\alpha$为该分类器的权重。

而分类正确的样本在更新权重时，将权重乘一个系数$exp(-\alpha)$。

可见，误分类样本的权重会得到一个增强，而正确分类样本的权重会被弱化。

4. 选择另一个分类器，在新的权重下重新训练和计算损失函数。

新的分类器将在误分类样本更为关注的情况下被训练，从而提高分类的准确性。

5. 将新的分类器加入到已有的分类器集合中，更新整个模型的预测结果。

6. 重复步骤2-5，直到分类器集合的大小达到预设的值或某个条件满足为止。

Adaboost算法通过对误分类样本进行加权从而调整模型对误分类样本的关注度，从而提高模型对于难以区分的样本的正确分类率。

adaboost算法过程
Adaboost算法是一种集成学习方法，它通过对弱分类器的挑选与调整，来构建一个强分类器。

下面是Adaboost算法的步骤：
1. 初始化训练数据的权重分布。

即，对于每个样本，初始时赋予相同的权重。

2. 对于每个弱分类器的训练循环：
a. 根据当前样本的权重分布，使用训练数据集训练一个弱分类器。

b. 计算该弱分类器的分类错误率。

c. 根据分类错误率得到该弱分类器的权重。

d. 根据权重更新样本的权重分布，使得被误分类样本的权重增加，被正确分类样本的权重减少。

这样，分类错误率低的弱分类器会得到较高的权重，而分类错误率高的弱分类器会得到较低的权重。

3. 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。

一般来说，权重较高的弱分类器在集成分类器中会起到更大的作用。

4. 使用组合后的强分类器进行预测。

注意：在每次迭代中，样本的权重会根据上一次迭代中的分类结果进行调整，这样，Adaboost算法能够倾向于关注那些被
错误分类的样本。

这样的调整过程会使得训练过程更加偏向于那些难以分类的样本。

adaboost超参数优化方法AdaBoost是一种迭代的集成学习算法，通过构建多个弱分类器组合成一个强分类器。

在AdaBoost中，超参数优化主要涉及到弱学习器数量、学习率等。

以下是一些AdaBoost超参数优化的方法：1.网格搜索（Grid Search）：这是一种通过穷举所有可能的参数组合来找到最优参数的方法。

你可以设定一个参数网格，例如弱学习器的数量（n_estimators）和学习率（learning_rate），然后使用交叉验证来评估每种参数组合的性能。

2.随机搜索（Random Search）：与网格搜索不同，随机搜索是在参数空间中随机采样一定数量的参数组合，然后评估它们的性能。

这种方法在参数空间很大或者不是所有参数都对模型性能有显著影响时非常有用。

3.贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：这是一种基于贝叶斯定理的参数优化方法，它通过构建一个目标函数的后验分布来找到使目标函数最大化的参数。

贝叶斯优化在参数空间不是非常大的情况下非常有效。

在进行超参数优化时，你还需要考虑以下几点：•验证集（Validation Set）：你需要一个验证集来评估不同参数组合的性能。

通常，你可以将数据集分为训练集、验证集和测试集。

训练集用于训练模型，验证集用于选择最优的模型（即最优的参数组合），测试集用于评估最优模型的性能。

•交叉验证（Cross-Validation）：这是一种通过多次训练和验证来评估模型性能的方法。

在每次迭代中，你将训练集分为训练子集和验证子集，然后在训练子集上训练模型，在验证子集上评估模型的性能。

•早停（Early Stopping）：在训练过程中，如果模型的性能在验证集上连续多个迭代都没有提高，那么你可以提前停止训练，以节省计算资源。

以上都是超参数优化的一般方法，你可以根据你的具体任务和数据集来选择合适的方法。