adaboost分类器计算公式
时间: 2023-12-16 18:00:50 浏览: 97
Adaboost分类器是一种集成学习算法,基于弱分类器的集成,通过迭代训练一系列弱分类器来构建一个强分类器。其计算公式如下:
1. 初始化训练样本的权重:对于有N个训练样本的训练集D,初始时,每个样本的权重Wi=1/N,即每个样本的权重相等。
2. 迭代训练弱分类器:对于每次迭代t=1,2,...,T,T为迭代次数,进行以下操作:
a. 训练一个弱分类器:根据当前的样本权重,使用一个弱分类器基于特定特征进行训练。弱分类器可以是任意一种分类算法,比如决策树,朴素贝叶斯等。
b. 计算错误率:根据训练得到的弱分类器,计算分类错误率εt。错误率的计算方式为对于误分类的样本,将其权重相加,即εt = ∑Wi * 错误分类指示符。
c. 更新样本权重:根据分类器的分类效果,更新每个样本的权重。被分类错误的样本权重会增加,被分类正确的样本权重会减小。权重更新公式为Wi(j+1) = Wi(j) * (1/2)^(1+错误分类指示符) / sum(W)。
d. 根据样本权重调整弱分类器权重:每个弱分类器的权重αt = log((1-εt)/εt)。
3. 构建强分类器:将所有步骤2中得到的弱分类器按照其权重进行加权组合得到最终的强分类器。对于输入的新样本,使用强分类器进行分类预测。
通过迭代训练一系列的弱分类器,并将它们进行加权组合,Adaboost算法能够在每次迭代中重点关注被错误分类的样本,以提高整体的分类准确率。
相关问题
AdaBoost算法中计算alpha权重
在 AdaBoost 算法中,计算弱分类器的权重 alpha 的公式如下:
alpha = 0.5 * log((1 - error) / error)
其中,error 是当前弱分类器的分类误差率,可以通过计算分类错误的样本数占总样本数的比例来获得。在计算 alpha 时,需要注意 error 不能等于 0 或 1,因此需要对其进行处理。此外,0.5 是一个常数,用于缩放 alpha 的值。
adaboost'算法中基本分类器在人脸训练集上的错误率是怎么计算的
在AdaBoost算法中,基本分类器在人脸训练集上的错误率通常使用加权误差率来计算。具体来说,对于每个基本分类器$h_i$,它的加权误差率$err_i$可以通过以下公式来计算:
$$ err_i = \frac{\sum_{j=1}^m w_j \cdot I(y_j \neq h_i(x_j))}{\sum_{j=1}^m w_j} $$
其中,$m$是训练集中样本的数量,$x_j$和$y_j$是第$j$个样本的特征和标签,$w_j$是第$j$个样本的权重,$I(\cdot)$是指示函数,当括号中的条件为真时取值为1,否则为0。
在人脸训练集上,基本分类器通常是一个简单的弱分类器,如决策树桩或线性分类器。计算加权误差率可以帮助AdaBoost算法选择最优的基本分类器,以提高整体分类器的性能。