boosting

Bagging，Boosting以及Stacking （1）Bagging + 决策树 = 随机森林 （2）AdaBoost + 决策树 = 提升树 （3）Gradient Boosting + 决策树 = GBDT 一、Boosting 1）Adaboost https://www.cnblogs.com/willnote/p/6801496.html 2）Gradient Boosting https://www.cnblogs.com/massquantity/p/9174746.html 二、Bagging （bootstrap aggregating） https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9304353.html 相比与Adaboost，不考虑权重 三、Stacking https://blog.csdn.net/maqunfi/article/details/82220115 https://www.kaggle.com/arthurtok/introduction-to-ensembling-stacking-in-python （Introduction to Ensembling/Stacking in Python） 来源： CSDN 作者： huanglv997 链接： https://blog.csdn.net/weixin

机器学习实战教程（十）：提升分类器性能利器-AdaBoost 模型融合方法总结 机器学习模型优化之模型融合 xgboost lightgbm 文章目录 集成方法 1、Bagging 2、Boosting 3、Bagging、Boosting二者之间的区别 4、AdaBoost 1) 计算样本权重 2) 计算错误率 3) 计算弱学习算法权重 4) 更新样本权重 5) AdaBoost算法 5.实例 Bagging Adaboost 集成方法 将不同的分类器组合起来，而这种组合结果则被成为 集成方法 (ensemble method)或者 元算法 (meta-algorithm)。 集成方法主要包括 Bagging 和 Boosting 两种方法，Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法，即将 弱分类器 组装成 强分类器 的方法。 1、Bagging 自举汇聚法 （bootstrap aggregating），也称为bagging方法。Bagging对训练数据采用自举采样（boostrap sampling），即有放回地采样数据，主要思想： 从原始样本集中抽取训练集（ 每次都是从训练集中做有放回的随机采样 ）。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本

本文原作者：蒋凯，经授权后发布。 原文链接： https://cloud.tencent.com/developer/article/1509000 导语 ：工业界机器学习大杀器解读。 GBDT是常用的机器学习算法之一，因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎。 这里简单介绍一下GBDT算法的原理，后续再写一个实战篇。 1、决策树的分类 决策树分为两大类，分类树和回归树。 分类树用于分类标签值，如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面； 回归树用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄、网页的相关程度； 两者的区别： 分类树的结果不能进行加减运算，晴天+晴天没有实际意义； 回归树的结果是预测一个数值，可以进行加减运算，例如20岁+3岁=23岁。 GBDT中的决策树是回归树，预测结果是一个数值，在点击率预测方面常用GBDT，例如用户点击某个内容的概率。 2、GBDT概念 GBDT的全称是Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树。 要理解GBDT，首先就要理解这个B(Boosting)。 Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习（ensemble learning）的范畴。Boosting方法基于这样一种思想：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断

文章目录 1. 什么是集成学习算法？ 2. 集成学习主要有哪几种框架？ 3. 简单介绍一下bagging，常用bagging算法有哪些？ 4. 简单介绍一下boosting，常用boosting算法有哪些？ 5. boosting思想的数学表达式是什么？ 6. 简单介绍一下stacking，常用stacking算法有哪些？ 7. 你意识到你的模型受到低偏差和高方差问题的困扰，应该使用哪种算法来解决问题呢？为什么？ 8. 常用的基分类器是什么？ 9. 可否将随机森林中的基分类器，由决策树替换为线性分类器或K-近邻？请解释为什么？ 1. 什么是集成学习算法？ 集成学习算法是一种优化手段或者策略 ，不算是一种机器学习算法。 集成方法是由多个较弱的模型集成模型组，一般的弱分类器可以是决策树，SVM，KNN等构成。其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。 该算法主要的问题是要找出哪些较弱的模型可以结合起来，以及如何结合的方法。 2. 集成学习主要有哪几种框架？ 集成学习从集成思想的架构分为Bagging，Boosting，Stacking三种。 3. 简单介绍一下bagging，常用bagging算法有哪些？ Bagging 多次采样，训练多个分类器，集体投票，旨在减小方差 ， 基于数据 随机重抽样 的分类器构建方法

目录 1 集成学习的思想 1.1 Bagging简介 1.2 Boosting简介 1.3 Stacking简介 2 随机森林(Random Forest) 2.1 算法流程 2.3 TRTE 2.4 Isolation Forest(IForest) 2.5 RF随机森林的优缺点 3 AdaBoost 3.1 算法原理 3.2 算法的构建过程 3.3 总结 4 GBDT 4.1 算法原理 4.2 GBDT回归算法和分类算法 4.3 总结 1 集成学习的思想 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器。弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5)。 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity)。而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升。 常见的集成学习思想有：Bagging、Boosting、Stacking 1.1 Bagging简介 Bagging方法又叫做自举汇聚法(Bootstrap Aggregating)， 思想 ：在原始数据集上通过 有放回的抽样 的方式，重新选择出S个新数据集来分别训练S个分类器的集成技术。也就是说这些模型的训练数据中允许存在重复数据。 Bagging方法训练出来的模型在预测新样本分类的时候，会使用 多数投票或者求均值

集成学习(Ensemble Learning) 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(error rate < 0.5)； 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升 常见的集成学习思想有: Bagging Boosting Stacking Why need Ensemble Learning? 1. 弱分类器间存在一定的差异性，这会导致分类的边界不同，也就是说可能存在错误。那么将多个弱分类器合并后，就可以得到更加合理的边界，减少整体的错误率，实现更好的效果； 2. 对于数据集过大或者过小，可以分别进行划分和有放回的操作产生不同的数据子集，然后使用数据子集训练不同的分类器，最终再合并成为一个大的分类器； 3. 如果数据的划分边界过于复杂，使用线性模型很难描述情况，那么可以训练多个模型，然后再进行模型的融合； 4. 对于多个异构的特征集的时候，很难进行融合，那么可以考虑每个数据集构建一个分类模型，然后将多个模型融合。 Bagging方法 Bagging方法又叫做自举汇聚法(Bootstrap Aggregating)，思想是：在原始数据集上通过有放回的抽样的方式

一， 网址： http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html 维护人员：Torsten Hothorn 版本：2008-02-18 18:19:21 翻译：R-fox, 2008-03-18 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域，R关于机器学习的包主要包括以下几个方面： 1）神经网络（Neural Networks）： nnet包执行单隐层前馈神经网络，nnet是VR包的一部分（ http://cran.r-project.org/web/packages/VR/index.html ）。 2）递归拆分（Recursive Partitioning）： 递归拆分利用树形结构模型，来做回归、分类和生存分析，主要在rpart包（ http://cran.r-project.org/web/packages/rpart/index.html ）和tree包（ http://cran.r-project.org/web/packages/tree/index.html ）里执行，尤其推荐rpart包。Weka里也有这样的递归拆分法，如：J4.8, C4.5, M5，包Rweka提供了R与Weka的函数的接口（ http://cran.r-project.org/web/packages/RWeka/index.html