集成学习(Bagging和AdaBoost和随机森林(random forest))

前言

集成学习的特点就是一个最终模型由很多分类器集成起来，最终通过投票或者加权的方式来获得最终结果。有两种经典的方法：bagging和adaboost。

bagging

bagging做法

其中:

y为标签
T为训练好的基分类器个数
x为样本
I函数为计数函数，统计固定标签y的时候，求和函数统计有多少个基分类器认为x属于y。

AdaBoost

adaboost的思想：

算法比较长，耐心看完。

注意：

当然，你可以归一化，因为归一化只是在最终的f(x)f(x)f(x)成了一个系数，并不影响正负号，所以不影响结果。

例子

总结

bagging模型中的每个分类器是平等关系，每个分类器都可以独挡一面，所以采用投票方式。
adaboost模型中的每个分类器是分工合作的关系，后面的分类器是前一个分类器的补丁，采用加权的方式。

随机森林

随机森林是从bagging和决策树演变而来，决策树方法很简单，忘了可以略微参考：
ID3、C4.5、C5.0、CART决策树区别
即有下面关系：

做法

相同点：
有放回采样部分数据训练多个基本分类器属于bagging做法
多个基本分类器均采用决策树中的CART。
特点：
随机选好了数据之后还要随机选取部分特征属性作为最终的训练数据。

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AdaBoost

例子

总结

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