AjM*_*een 13 artificial-intelligence classification machine-learning adaboost
我正在尝试实现一个使用AdaBoost算法的应用程序.我知道AdaBoost使用了一组弱分类器,但我不知道这些弱分类器是什么.你能用一个例子向我解释一下,告诉我是否必须创建自己的弱分类器,或者我是否想要使用某种算法？
Sic*_*cco 20
弱分类器(或弱学习器)是分类器,其执行仅略微优于随机分类器.因此,这些是分类器,其具有关于如何预测正确标签的一些线索,但不像强分类器那样具有例如Naive Bayes,Neurel Networks或SVM.
最简单的弱分类器之一是Decision Stump,它是一个单级决策树.它为一个功能选择一个阈值,并在该阈值上分割数据.然后,AdaBoost将培训这些决策树桩的军队,每个决策树桩都集中在数据特征的一部分上.
当我使用AdaBoost时,我的弱分类器基本上是每个数据属性的阈值.那些阈值需要具有超过50%的性能,否则它将是完全随机的.
以下是关于Adaboost以及如何计算这些弱分类器的精彩演示:http: //www.cse.cuhk.edu.hk/~lyu/seminar/07spring/Hongbo.ppt