在分配权值时，应该将样本数据概率低于某个阈值的分类器给剔除掉，一方面 可以减少不必要的工作量，另一方面这些分类器在最后的样本检测分类方面起到的 作用并不大。这个阈值应结合实际训练过程来设定，这里不能给出一个确切的值， 建议取稍低于中位数的那个百分比。再统计剩余的分类器中识别的概率总和，拿各 自识别的概率去除以这个和作为各个分类器的权重。这样就能保证识别率高的分类 器在最后进行样本检测方面起到的作用越大。与此同时，由于 SVM 分类器会出现过 拟合问题，使用这种为较高识别率的分类器分配较高的权值既能有效解决 SVM 分类 器的过拟合问题，也不会导致矫枉过正出现欠拟合，因此这种做法是可行的。 改写

在进行样本分类时，为了减少工作量并提高分类效果，可以通过设定概率阈值来筛选出识别准确率较高的分类器。具体而言，首先应根据实际训练过程设定一个阈值，将概率低于该阈值的分类器过滤掉。建议取稍低于中位数的那个百分比作为阈值。然后，统计剩余分类器中识别概率总和，将各个分类器的识别概率除以该总和，得到每个分类器的权重。这样，识别率高的分类器将获得较高的权重，从而在最终的样本检测中起到更重要的作用。同时，由于 SVM 分类器容易出现过拟合问题，为较高识别率的分类器分配较高的权重可以有效解决这一问题，同时也不会导致欠拟合的情况出现。因此，这种方法是可行的。

相关问题

boosting分别在什么阶段对分类器权值和样本权值进行调整

Boosting算法是通过加权的方式，迭代地训练多个弱分类器，最终将它们组合成一个更强的分类器。在每一轮迭代中，Boosting算法都会根据前一轮分类器的表现，对分类器权值和样本权值进行调整。

具体来说，在Boosting算法的每一轮迭代中，会先根据当前的训练数据集训练一个弱分类器。然后，根据弱分类器的表现，计算出该分类器的权值。如果该分类器表现较好，那么它的权值就会较大；反之，如果表现较差，那么它的权值就会较小。

接着，Boosting算法会根据每个样本的分类结果，来调整样本的权值。如果某个样本被正确分类，那么它的权值就会降低；反之，如果某个样本被错误分类，那么它的权值就会增加。这样，在下一轮迭代中，被错误分类的样本就会被赋予更高的权值，从而使得下一轮的分类器更加关注这些样本，提高它们被正确分类的概率。

总之，在Boosting算法的训练过程中，分类器权值和样本权值的调整是交替进行的，每一轮迭代都会对它们进行一次调整。

boosting算法如何根据弱分类器的错误率，调整错误分类的样本权值

在Boosting算法中，我们通过调整样本权值来使得下一个弱分类器更关注于之前分类错误的样本。具体地，对于每个弱分类器，我们首先计算它的错误率。然后，我们根据错误率计算一个权值系数，用于调整训练数据集中每个样本的权值。

假设当前正在训练第$i$个弱分类器，训练数据集中共有$N$个样本，它们的权值分别为$w_{1,i}, w_{2,i}, ..., w_{N,i}$。对于被正确分类的样本，我们将它们的权值按照如下公式进行更新：

$w_{j,i+1} = w_{j,i} * e^{-\alpha_i}$

其中，$j$表示第$j$个样本，$\alpha_i$表示第$i$个弱分类器的权值系数。权值系数的计算公式为：

$\alpha_i = \frac{1}{2} ln(\frac{1-error_i}{error_i})$

其中，$error_i$表示第$i$个弱分类器的错误率。对于被错误分类的样本，我们将它们的权值按照如下公式进行更新：

$w_{j,i+1} = w_{j,i} * e^{\alpha_i}$

通过以上的权值调整，我们可以使得下一个弱分类器更加关注于之前分类错误的样本，从而提高整个分类器的准确率。

需要注意的是，权值调整的过程并不会影响样本的真实标签。在下一个弱分类器的训练中，每个样本的标签仍然是它在训练数据集中的真实标签。