数据挖掘算法06 - Adaboost

淡淡的烟草味﹌ 2022-01-27 16:49 308阅读 0赞

## Adaboost ##

今天我们学习 AdaBoost 算法。在数据挖掘中，分类算法可以说是核心算法，其中 AdaBoost 算法与随机森林算法一样都属于**分类算法中的集成算法**。

> 集成算法的两种模式

集成的含义就是集思广益，博取众长，当我们做决定的时候，我们先听取多个专家的意见，再做决定。集成算法通常有两种方式，分别是**投票选举（bagging）和再学习（boosting）**。投票选举的场景类似把专家召集到一个会议桌前，当做一个决定的时候，让 K 个专家（K 个模型）分别进行分类，然后选择出现次数最多的那个类作为最终的分类结果。再学习相当于把 K 个专家（K 个分类器）进行加权融合，形成一个新的超级专家（强分类器），让这个超级专家做判断。

所以你能看出来，投票选举和再学习还是有区别的。Boosting 的含义是提升，它的作用是每一次训练的时候都对上一次的训练进行改进提升，在训练的过程中这 K 个“专家”之间是有依赖性的，当引入第 K 个“专家”（第 K 个分类器）的时候，实际上是对前 K-1 个专家的优化。而 bagging 在做投票选举的时候可以并行计算，也就是 K 个“专家”在做判断的时候是相互独立的，不存在依赖性。

> AdaBoost 的工作原理

AdaBoost 的英文全称是 Adaptive Boosting，中文含义是自适应提升算法

什么是 Boosting 算法呢？Boosting 算法是集成算法中的一种，同时也是一类算法的总称。这类算法通过训练多个弱分类器，将它们组合成一个强分类器，也就是我们俗话说的“**三个臭皮匠，顶个诸葛亮**”。

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我可以用上面的图来表示最终得到的强分类器，你能看出它是通过一系列的弱分类器根据不同的权重组合而成的。

假设弱分类器为 Gi(x)，它在强分类器中的权重 αi，那么就可以得出强分类器 f(x)：

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有了这个公式，为了求解强分类器，你会关注两个问题：

*  如何得到弱分类器，也就是在每次迭代训练的过程中，如何得到最优弱分类器？

实际上，AdaBoost 算法是通过改变样本的数据分布来实现的。AdaBoost 会判断每次训练的样本是否正确分类，对于正确分类的样本，降低它的权重，对于被错误分类的样本，增加它的权重。再基于上一次得到的分类准确率，来确定这次训练样本中每个样本的权重。然后将修改过权重的新数据集传递给下一层的分类器进行训练。这样做的好处就是，通过每一轮训练样本的动态权重，可以让训练的焦点集中到难分类的样本上，最终得到的弱分类器的组合更容易得到更高的分类准确率。

*  每个弱分类器在强分类器中的权重是如何计算的？

实际上在一个由 K 个弱分类器中组成的强分类器中，如果弱分类器的分类效果好，那么权重应该比较大，如果弱分类器的分类效果一般，权重应该降低。所以我们需要基于这个弱分类器对样本的分类错误率来决定它的权重，用公式表示就是：

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其中 ei 代表第 i 个分类器的分类错误率。

> 总结

今天我给你讲了 AdaBoost 算法的原理，你可以把它理解为一种集成算法，通过训练不同的弱分类器，将这些弱分类器集成起来形成一个强分类器。在每一轮的训练中都会加入一个新的弱分类器，直到达到足够低的错误率或者达到指定的最大迭代次数为止。实际上每一次迭代都会引入一个新的弱分类器（这个分类器是每一次迭代中计算出来的，是新的分类器，不是事先准备好的）。

在弱分类器的集合中，你不必担心弱分类器太弱了。实际上它只需要比随机猜测的效果略好一些即可。如果随机猜测的准确率是 50% 的话，那么每个弱分类器的准确率只要大于 50% 就可用。**AdaBoost 的强大在于迭代训练的机制**，这样通过 K 个“臭皮匠”的组合也可以得到一个“诸葛亮”（强分类器）。

当然在每一轮的训练中，我们都需要从众多“臭皮匠”中选择一个拔尖的，也就是这一轮训练评比中的最优“臭皮匠”，对应的就是错误率最低的分类器。当然每一轮的样本的权重都会发生变化，这样做的目的是为了让之前错误分类的样本得到更多概率的重复训练机会。

同样的原理在我们的学习生活中也经常出现，比如善于**利用错题本来提升学习效率和学习成绩**。

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用 AdaBoost 回归分析对波士顿房价进行了预测。因为这是个回归分析的问题，我们直接使用 sklearn 中的 AdaBoostRegressor 即可。如果是分类，我们使用 AdaBoostClassifier。

另外我们将 AdaBoost 分类器、弱分类器和决策树分类器做了对比，可以看出经过多个弱分类器组合形成的 AdaBoost 强分类器，准确率要明显高于决策树算法。所以 AdaBoost 的优势在于框架本身，它通过一种迭代机制让原本性能不强的分类器组合起来，形成一个强分类器。

其实在现实工作中，我们也能找到类似的案例。IBM 服务器追求的是单个服务器性能的强大，比如打造超级服务器。而 Google 在创建集群的时候，利用了很多 PC 级的服务器，将它们组成集群，整体性能远比一个超级服务器的性能强大。

再比如我们讲的“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，也就是 AdaBoost 的价值所在。

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