boosting,Adaboost,Bootstrap和Bagging的含义和区别

2024-06-22 06:58

本文主要是介绍boosting,Adaboost,Bootstrap和Bagging的含义和区别,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

弱分类器:分类效果差,只是比随机猜测好一点。

强分类器:具有较高的识别率,较好的分类效果。(在百度百科中有提到要能在多项式时间内完成学习)

弱和强更大意义上是相对而言的,并没有严格的限定。比如准确率低于多少就是弱分类器,高于多少是强分类器,因具体问题而定。

 

1988年,有学者提出是否可以通过一些弱分类器来实现强分类器的分类效果。基于这个问题,之后两三年陆续的有早期的boosting算法被提出。Boosting系列算法,对于任意给定的弱分类器算法,都可以提升其分类效果。Boosting系列算法属于一个算法框架,与具体基分类器的学习方法独立。它会产生一系列的分类器(预测函数,基分类器),然后对所有分类器的结果进行加权融合。虽然单个基分类器的效果不好,但是经过多个基分类器的结果融合,可以获得更高的准确率。

 

主体思想:强分类器算法比较难以获得,而弱分类器较易获得。我们希望基于易得到的弱分类器,达到强分类器的识别效果。

 

boosting算法特点:

1.        Boosting算法会对训练集进行操作以挑选训练子集训练基分类器,也就是说基分类器的训练集并不相同。

2.        Boosting算法是对多个基分类器进行加权融合得到最终分类结果。准确率一般远高于单个的基分类器效果。

3.        基分类器的学习算法可以相同,也可以不同。常用的弱分类算法如决策树。

 

早期的Boosting算法存在缺陷,即需要事先知道弱学习算法的分类正确的下限,并不是自适应的,这限制了该算法在现实中的应用。这一缺陷在之后的adaptive boosting(AdaBoost)算法中被解决。

 

AdaBoost算法,全称adaptiveboosting算法。AdaBoost算法也属于boosting算法系列,但是无论效果还是应用能力都强于之前的早期boosting版本,因此应用更加广泛。Adaboost算法属于boosting系列算法中的代表性算法。

 

AdaBoost具体做法举例:

对于一个数据集,先用任一弱分类算法训练得到一弱分类器,根据对训练集分对分错情况,对训练集样本分配权重,分错的样本权重更高。根据这个权重对训练集进行挑选得到新的训练集,权重大的样本更可能被选到,以此来侧重对于之前分错的样本的训练,得到第二个分类器。以此类推,不断训练多个基分类器,最后根据各个基分类器的准确率赋予分类器权重。当需要判别时,加权投票得最终判断结果。

 

boosting系列算法的主要区别在于样本和分类器的权重计算。

 

总结:boosting是一大类算法,该类算法的核心是通过多个弱分类器实现强分类器的效果,具体做法则会涉及到训练集的选取,基分类器学习算法的选择,样本权重计算,分类器权重计算等。Adaboost属于boosting算法,其特点在于能够自适应的训练基分类器,侧重训练分错的样本,效果优于非自适应的早期boosting算法,应用最为广泛。

 

Bootstrap

一直也搞不明白bootstrap的具体含义,经过在网上查找多方资料,现整理如下:

Bootstrap并不是一种机器学习的训练算法,而是一种自助采样的算法,用小样本数据集估计整体的非参数方法。当数据的规模较小时,可以用来扩大数据规模,估计数据整体的分布情况(期望和方差)。

 

Bootstrap会通过对初始数据进行有放回的抽样,产生大量的伪样本,然后再对足够大量的伪样本进行分析,估计整体的数据分布。

 

下面这个链接说的很全面,而且有配图,可以更方便的理解:

点击打开链接

 

 

之前已经讲过Boosting系列算法,那么什么是bagging算法呢?两者有何区别?

Bagging

Bagging方式训练多个弱分类器,虽然单个弱分类效果不好,但是多个弱分类器加权融合,投票产生可以产生更准确的分类结果。

Bagging要求基分类器的学习算法不稳定,也就是当数据发生小变化时,训练的分类器会产生很大不同,依次来增加基分类器的多样性,使得分类系统更加稳定,泛化能力更强。

 

baggingBoosting算法看起来相似,但是基分类器的训练方法完全不同,区别为:

Bagging算法的训练集往往是从原数据集中有放回的抽样得到的(原数据集的一部分),每个基分类器是相互独立的,并列的。因为每个基分类器训练方法独立且相同,所以最后分类器等权重投票。

而在boosting算法中,基分类器是依次训练的,因为分错的点在接下来的训练时会更加的被侧重,也就是说,每个基分类器的训练都是建立在之前基分类器的表现基础之上的。最后分类器加权投票。

 

相比之下,很明显boosting算法训练基分类器的思路比bagging更加精致一些,更加有针对性一些,但是也有学者反应其存在过拟合的问题。

这篇关于boosting,Adaboost,Bootstrap和Bagging的含义和区别的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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