Ensemble Learning
Bagging + 决策树 = 随机森林
AdaBoost + 决策树 = 提升树
gradientBoost + 决策树 = 梯度提升树
Bagging和Boosting的区别:
1)样本选择上:
Bagging:训练集是在原始集中有放回选取的,从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。
Boosting:每一轮的训练集不变,只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。
2)样例权重:
Bagging:使用均匀取样,每个样例的权重相等
Boosting:根据错误率不断调整样例的权值,错误率越大则权重越大。
3)预测函数:
Bagging:所有预测函数的权重相等。
Boosting:每个弱分类器都有相应的权重,对于分类误差小的分类器会有更大的权重。
4)并行计算:
Bagging:各个预测函数可以并行生成
Boosting:各个预测函数只能顺序生成,因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。
参考:
https://www.cnblogs.com/onemorepoint/p/9264782.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/81340270
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