在Adaboost的迭代中,从第t轮到第t+1轮,某个被错误分类样本的惩罚被增加了,可能因为该样本( ) A 被第t轮训练的弱分类器错误分类 B 被到第t轮为止训练的大多数弱分类器错误分类 C 被第t轮后的集成分类器(强分类器)错误分类 D A、B 和C都正确
时间: 2024-03-31 17:36:23 浏览: 14
A 被第t轮训练的弱分类器错误分类。在Adaboost的迭代中,每一轮的训练都会调整样本权重,使得前一轮被错误分类的样本在后一轮中更容易被正确分类。因此,如果一个样本在第t轮被错误分类,那么它在第t+1轮的惩罚会增加,以便更好地训练后续的弱分类器。而B、C选项的“多数弱分类器”和“集成分类器”都是正确的术语,但不符合题目中的情况。
相关问题
在AdaBoost算法中,如果某个样本无法被当前弱分类器分类成功,则增加该样本权重,否则减小该样本权重。 A 对 B 错
A 对。在AdaBoost(自适应增强算法)算法中,如果某个样本无法被当前弱分类器分类成功,则增加该样本的权重,否则减小该样本的权重,从而使得下一个弱分类器更加关注于前一个分类器分类错误的样本,从而提高分类器的性能。具体来说,每个样本在训练过程中都有一个初始权重,初始时所有样本的权重都相等。在训练过程中,每个弱分类器都会根据当前样本权重进行训练并得到一个分类器权重,分类错误率低的弱分类器会得到更高的权重,而分类错误率高的弱分类器会得到更低的权重。下一个弱分类器的训练数据集则通过对原始数据集进行重采样和调整样本权重得到。这样,AdaBoost算法通过不断迭代弱分类器和样本权重的调整,最终得到一个强分类器,达到了提高分类性能的目的。
adaboost'算法中基本分类器在人脸训练集上的错误率是怎么得到的
在AdaBoost算法中,基本分类器在人脸训练集上的错误率是通过交叉验证得到的。具体来说,我们将训练集分成若干份,每次用其中一份作为验证集,其余部分作为训练集,然后在训练集上训练基本分类器,用验证集来测试分类器的性能,计算错误率。重复以上步骤,直到每个训练子集都被用作验证集为止。
为了减少因数据分割不同而产生的随机误差,通常会多次进行交叉验证,最终基本分类器的错误率是所有交叉验证错误率的平均值。得到基本分类器的错误率之后,AdaBoost算法会根据错误率和样本权重来调整基本分类器的权重,使得错误率较低的基本分类器在整个分类器中占据更大的权重,从而提高整体分类器的性能。
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