提升方法AdaBoost
通过改变训练样本的权重学习多个分类器,并将这些线性分类器进行线性组合,提高分类性能。
AdaBoost
- 提高前一轮被分类错误的权值,降低前一轮被分类正确的权值;
- 加大分类误差错误率小的弱分类器权重。
算法:
输入:训练集
,其中
,
;弱学习算法。
输出:最终分类器
。
(1)初始化训练数据的权值分布

(2)对![]()
a)使用具有权值分布
的训练集学习,得到基本分类器:
![]()
b)计算
在训练集上的分类误差率



c)计算
的系数:

d)更新训练集的权值分布
![]()
①
其中
是规范化因子

它使
成为一个概率分布,即
。
(3)构建基本分类器的线性组合

得到最终分类器

注:式①可写成

可知误分类样本在每一轮学习后权重会被放大
倍,系数
表示样本分类器
的重要性,所有
之和并不等于1。
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