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教程8-Adaboost决策边界效果_哔哩哔哩_bilibili

Bagging:取平均

随机森林是典型

随机：随机样本采样  随机特征采样  自己测试不同比例值

森林：并行训练一对分类器（树）  多个树加在一起去平均

多样性

二重：数据随机采样--

先取100个样本：  80的部分1  80的部分2

再取100个里面的10个：6个分到部分1   6个分到部分2 （不同特征值）

树不一样  根节点有什么特征  

全在用树模型：

什么特征上做了什么事

随机森林：可解释性强 自动的特征选择

神经网络：无法解释  输入输出可知  处理未知

对B进行改变：     B丿        B丿丿

A,B,C,D类参数：如身高/体重....

error1  error2

e1≈e2  B没用

e2>>e1  B有用

一些集成算法  除了树模型就不能再去集成了

Boosting：提升

随机森林：总和求均

从100-预估950     剩下50中预估30  剩下20中预估18

Adaboost：不断切切  让数据有权重

stacking:堆叠算法

LR:逻辑回归

DT：决策树

RF:random forest随机森林

stacking:堆叠算法  不常用

第一步多种    算法LR/DT/RTF得到多种输出

第二步  就选一种算法得到一种输出

集成：3种

1.随机森林式：并行

2.Boosting:提升  一点一点去做  234有关系  

3.stacking:

第一步多种    算法LR/DT/RTF得到多种输出
第二步  就选一种算法得到一种输出

集成算法思路：

软投票:对概率加权平均

不认为类别：<0.5      认为类别：>0.5

不想上课 

ABC：可能点名  D：非常可能会点名    soD  会点名，去上课了

硬投票：只用结果

C∈2类  2类太少  soC归入1类

导入数据集selectio   split切分

加了一个alpha:突出程度

选算法+选类别值

找分类任务的投票器

clf分类器

软投票：必须各个分类器都得到概率值

 

上面有bagging  下面是没有bagging

带bagging的更好些

OOB：代办数据

加权平均