adaboost基学习器为回归树的时候基学习器还有权重吗

在Adaboost算法中，如果基学习器为回归树，每个基学习器都有一个对应的权重，用于计算加权误差和更新样本权重。具体来说，对于每个基学习器$h_m(x)$，其对应的权重为$\alpha_m$，在每轮迭代中，Adaboost会计算基学习器的加权误差$err_m$，然后根据加权误差计算$\alpha_m$的值。在下一轮迭代中，样本权重会根据当前基学习器的误差和权重进行更新，以提高下一个基学习器的准确性。因此，即使基学习器为回归树，Adaboost仍然会给每个基学习器分配一个权重，用于计算加权误差和更新样本权重。

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 ]

比较支持向量机、AdaBoost、逻辑斯谛回归模型的学习策略与算法

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的分类算法，其学习策略是最大化分类器的间隔（即样本点到分类超平面的最小距离），即通过寻找最优分割超平面来实现分类。常用的SVM算法包括硬间隔SVM和软间隔SVM。硬间隔SVM假设数据线性可分，而软间隔SVM则允许部分数据点处于间隔边界或超出间隔边界。

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，其学习策略是通过加权多个弱分类器来构建一个强分类器。AdaBoost算法通过迭代训练弱分类器，每个弱分类器的权重由其在上一轮迭代中的分类错误率决定，从而使得分类错误率低的弱分类器权重更大。在进行预测时，将每个弱分类器的预测结果按照其权重进行加权，得到最终的预测结果。

逻辑斯谛回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的模型，其学习策略是最大化样本的似然函数，即通过寻找最佳的参数来最大化样本被正确分类的概率。在训练过程中，逻辑斯谛回归模型使用梯度下降或牛顿法来最小化损失函数，从而得到最佳参数。

在以上三种模型中，SVM和逻辑斯谛回归模型都是基于单个分类器的学习策略，而AdaBoost则是基于集成学习的策略。SVM通过寻找最优分割超平面来实现分类，适用于高维空间和非线性分类问题。逻辑斯谛回归模型可以处理二分类和多分类问题，并且模型参数可解释性强。而AdaBoost算法适用于弱分类器为决策树桩的场景，具有很好的泛化性能。

综上所述，不同的学习策略和算法适用于不同的问题场景。在选择使用哪种算法时，需要综合考虑数据的特点、模型的可解释性、泛化性能和计算效率等因素。