嘉兴seo公司网站,聚名网实名认证有风险吗,企业建站业务还能做吗,wordpress回复批准Baggging 和Boosting都是模型融合的方法#xff0c;可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器#xff0c;而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好。 Bagging:
先介绍Bagging方法#xff1a;
Bagging即套袋法#xff0c;其算法过程如下#xff1a; 从原始样本集中抽取训…Baggging 和Boosting都是模型融合的方法可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好。 Bagging:
先介绍Bagging方法
Bagging即套袋法其算法过程如下 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本在训练集中有些样本可能被多次抽取到而有些样本可能一次都没有被抽中。共进行k轮抽取得到k个训练集。k个训练集之间是相互独立的 每次使用一个训练集得到一个模型k个训练集共得到k个模型。注这里并没有具体的分类算法或回归方法我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法如决策树、感知器等 对分类问题将上步得到的k个模型采用投票的方式得到分类结果对回归问题计算上述模型的均值作为最后的结果。所有模型的重要性相同
Boosting AdaBoosting方式每次使用的是全部的样本每轮训练改变样本的权重。下一轮训练的目标是找到一个函数f 来拟合上一轮的残差。当残差足够小或者达到设置的最大迭代次数则停止。Boosting会减小在上一轮训练正确的样本的权重增大错误样本的权重。对的残差小错的残差大 梯度提升的Boosting方式是使用代价函数对上一轮训练出的模型函数f的偏导来拟合残差。
BaggingBoosting二者之间的区别
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。
5为什么说bagging是减少variance方差而boosting是减少bias偏差?
这个很重要
通常来说bagging之所以进行bagging是希望模型能够具有更好的鲁棒性也就是稳定性希望避免过拟合显然这就是在减少variance。
而boosting是在优化loss function损失函数--- L2正则在降低loss那么很显然这在很大程度上是减少bias。
