ADaboost中的单层决策树集合
时间: 2023-11-08 18:55:31 浏览: 34
在 AdaBoost 算法中,单层决策树也被称为弱分类器。AdaBoost 通过迭代训练弱分类器,并将它们组合成一个强分类器,从而提高分类准确率。在每次迭代中,AdaBoost 都会根据当前的样本权重训练一个单层决策树(也可以是其他弱分类器),并根据分类误差率更新样本权重。最终,AdaBoost 将每个单层决策树的分类结果进行加权投票,得到最终的分类结果。因此,单层决策树集合就是 AdaBoost 算法中所有弱分类器的集合。
相关问题
Adaboost 决策树
Adaboost决策树是一种更高级的决策树算法,它有以下特点:
1. 每棵树只有一个根节点和两个叶子节点,也就是树桩。
2. 每个树桩的权重是不同的,这与随机森林中每棵树的权重相同的情况不同。
3. 每棵树的生成受前一棵树的错误数据影响,后面的树桩是前面树桩的补足。这种思想也被称为Boosting。
Adaboost通过将多个树桩组合起来,提高模型的准确性。预测时,根据树桩的权重来聚合预测结果。Adaboost算法使用自适应增强的技术,将不同版本的算法结果进行加权汇总,获得最终结果。每个阶段获取的信息都会反馈到模型中,使得学习器可以在后一阶段重点训练难以分类的样本,从而增强系统的准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [决策树算法之 AdaBoost](https://blog.csdn.net/weixin_43650429/article/details/103902600)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [带AdaBoost算法的决策树回归器(decision tree regressor)](https://blog.csdn.net/qq_44441926/article/details/116145677)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
用python写单层决策树
好的,以下是用Python实现单层决策树的示例代码:
```python
from numpy import *
def loadSimpData():
datMat = matrix([[1., 2.1],
[2., 1.1],
[1.3, 1.],
[1., 1.],
[2., 1.]])
classLabels = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0]
return datMat, classLabels
def stumpClassify(dataMatrix, dimen, threshVal, threshIneq):
retArray = ones((shape(dataMatrix)[0], 1))
if threshIneq == 'lt':
retArray[dataMatrix[:, dimen] <= threshVal] = -1.0
else:
retArray[dataMatrix[:, dimen] > threshVal] = -1.0
return retArray
def buildStump(dataArr, classLabels, D):
dataMatrix = mat(dataArr)
labelMat = mat(classLabels).T
m, n = shape(dataMatrix)
numSteps = 10.0
bestStump = {}
bestClasEst = mat(zeros((m, 1)))
minError = inf
for i in range(n):
rangeMin = dataMatrix[:, i].min()
rangeMax = dataMatrix[:, i].max()
stepSize = (rangeMax - rangeMin) / numSteps
for j in range(-1, int(numSteps) + 1):
for inequal in ['lt', 'gt']:
threshVal = (rangeMin + float(j) * stepSize)
predictedVals = stumpClassify(dataMatrix, i, threshVal, inequal)
errArr = mat(ones((m, 1)))
errArr[predictedVals == labelMat] = 0
weightedError = D.T * errArr
if weightedError < minError:
minError = weightedError
bestClasEst = predictedVals.copy()
bestStump['dim'] = i
bestStump['thresh'] = threshVal
bestStump['ineq'] = inequal
return bestStump, minError, bestClasEst
def adaBoostTrainDS(dataArr, classLabels, numIt=40):
weakClassArr = []
m = shape(dataArr)[0]
D = mat(ones((m, 1)) / m)
aggClassEst = mat(zeros((m, 1)))
for i in range(numIt):
bestStump, error, classEst = buildStump(dataArr, classLabels, D)
alpha = float(0.5 * log((1.0 - error) / max(error, 1e-16)))
bestStump['alpha'] = alpha
weakClassArr.append(bestStump)
expon = multiply(-1 * alpha * mat(classLabels).T, classEst)
D = multiply(D, exp(expon))
D = D / D.sum()
aggClassEst += alpha * classEst
aggErrors = multiply(sign(aggClassEst) != mat(classLabels).T, ones((m, 1)))
errorRate = aggErrors.sum() / m
if errorRate == 0.0:
break
return weakClassArr
datArr, classLabels = loadSimpData()
classifierArray = adaBoostTrainDS(datArr, classLabels, 9)
print(classifierArray)
```
以上是一个简单的单层决策树的AdaBoost实现,其模型根据样本数据的特征生成分类阈值,并通过AdaBoost算法不断加强分类器的准确性。具体来说,`stumpClassify()`函数实现了单层决策树的分类过程,而`buildStump()`函数根据样本数据特征选择出最佳的单层决策树分类器及其分类阈值。`adaBoostTrainDS()`函数则使用AdaBoost算法在训练数据上训练多个单层决策树分类器,并将其组合成一个强分类器。最后输出的`classifierArray`为一个包含多个单层决策树分类器及其权重的数组。