Boosting决策树算法详解

"本文将深入探讨引导(Boosting)方法在决策树学习中的应用。引导是一种迭代的集成学习技术，它通过多次运行弱学习算法并调整样本权重来构建强学习模型。文章由张磊撰写，摘自www.cs.utexas.edu的2001年6月2日的资料，主要讨论了决策树的基本概念、学习过程以及决策树算法的实现。 引导(Boosting)方法的核心思想是通过多次迭代改进模型性能。它允许使用一个简单的学习算法，如决策树，通过改变训练数据的权重来构建一系列弱预测器（假设hi）。每次迭代时，那些在当前假设中被错误分类的样本会被赋予更高的权重，使得下一次迭代的模型更关注这些难分样本，从而整体提升模型的准确性和泛化能力。在测试阶段，每个弱预测器根据其在训练数据上的表现获得相应的权重，然后综合所有预测器的投票结果来做出最终决策。 决策树是一种常见的监督学习模型，用于分类和回归任务。它通过一系列特征测试进行实例分类，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个特征值，而叶节点则表示分类结果。决策树可以直观地表示为规则集合，便于理解和解释。它们能够处理离散和连续特征，并且能够处理缺失值，同时对噪声数据有一定的容忍度。 基本的决策树算法，如ID3或C4.5，通常采用自顶向下的递归方式构建。在构建过程中，首先检查训练数据是否已经纯化，即所有样本都属于同一类别。如果数据不纯，算法会选择一个最优的属性作为分割点，继续对每个子集递归构建子树。选择最优属性的标准通常是信息增益或信息增益比，这些指标衡量了特征选择对数据纯度的改善程度。 熵是衡量数据纯度的一个重要概念，特别是在二分类问题中。熵的值介于0（完全纯净）和1（完全混乱）之间，表示分类不确定性。在多分类问题中，熵的推广形式考虑了所有类别的相对频率。通过计算信息增益，决策树算法可以选择使子集熵减少最多的特征作为分裂点，以达到最佳的分类效果。 引导(Boosting)与决策树的结合提供了一种强大而灵活的机器学习策略，能够通过不断优化弱预测器来构建出强学习模型。这种技术在实际应用中，如AdaBoost（Adaptive Boosting）和Gradient Boosting，已被证明在许多任务上都能取得优秀的性能。"