详细内容或原文请订阅后点击阅览
AdaBoost 分类器详解：带有代码示例的可视化指南
集成学习将权重放在最需要的地方随机森林解释：带有代码示例的可视化指南每个人都会犯错 — 即使是机器学习中最简单的决策树。AdaBoost（自适应增强）算法不会忽略它们，而是会做一些不同的事情：它从这些错误中学习（或适应）以变得更好。与一次生成多棵树的随机森林不同，AdaBoost 从一棵简单的树开始，并识别它错误分类的实例。然后，它构建新的树来修复这些错误，从错误中学习并在每一步中变得更好。在这里，我们将准确说明 AdaBoost 如何进行预测，通过结合有针对性的弱学习者来增强力量，就像将集中锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面上可能显得过大。定义AdaBoost 是一种集成机器学习模型，它创建一系列加权决策树，通常使用浅树（通常只是单层“树桩”）。每棵树都在整个数据集上进行训练，但具有自适应样本权重，这些权重使以前分类错误的样本更加重要。对于分类任务，AdaBoost 通过加权投票系统组合树木，其中表现更好的树木在最终决策中具有更大的影响力。该模型的优势来自其自适应学习过程——而每棵简单的树可能是一个“弱学习者”，表现为
来源:走向数据科学集成学习
AdaBoost 分类器解释：带有代码示例的可视化指南
AdaBoost 分类器解释：带有代码示例的可视化指南
将权重放在弱学习者最需要的地方
将权重放在弱学习者最需要的地方每个人都会犯错 — 即使是机器学习中最简单的决策树。AdaBoost（自适应增强）算法不会忽略这些错误，而是会做一些不同的事情：它从这些错误中学习（或适应）以变得更好。
决策树 适应与一次生成多棵树的随机森林不同，AdaBoost 从一棵简单的树开始，并识别它错误分类的实例。然后，它会构建新树来修复这些错误，从错误中学习，并在每一步中变得更好。
随机森林在这里，我们将准确说明 AdaBoost 如何进行预测，通过结合有针对性的弱学习者来增强力量，就像将有针对性的锻炼转变为全身力量的锻炼程序一样。
定义
AdaBoost 是一种集成机器学习模型，它创建一系列加权决策树，通常使用浅树（通常只是单级“树桩”）。每棵树都在整个数据集上进行训练，但具有自适应样本权重，使先前错误分类的示例更加重要。
对于分类任务，AdaBoost 通过加权投票系统将树组合起来，其中表现更好的树在最终决策中具有更大的影响力。
该模型的优势来自于其自适应学习过程 - 虽然每棵简单的树可能都是一个“弱学习者”，其表现仅略好于随机猜测，但树的加权组合会创建一个“强学习者”，可以逐步关注和纠正错误。
逐步关注和纠正错误