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  • 【小白求教】Adaboost 如何选择不同类型的弱分类器进行集成？【机器学习吧】

    我想使用sklearn里的adaboost 来对不同的弱分类器来进行集成，比如svm 和 决策树等，但是我再网上只看到了采用一种弱分类的方法，类似于这种使用决策树来进行集成： AdaBoostClassifier.

  • Adaboost如何选择不同的弱分类器进行集成？【机器学习吧】

    我想使用sklearn里的adaboost 来对不同的弱分类器来进行集成，比如svm 和 决策树等，但是我再网上只看到了采用一种弱分类的方法，求助大神能否使用Adaboost将不同的弱分类器进行集成？难道adaboost 只能集成同一种弱分类器吗？ 按...

  • 以下关于集成学习特性说法错误的是( )。

    A、集成学习需要各个弱分类器之间具备一定的差异性 B、弱分类器的错误率不能高于0.5 C、集成多个线性分类器也无法解决非线性分类问题 D、当训练数据集较大时，可分为多个子集，分别进行训练分类...

  • 集成学习相关考点

    弱分类器的错误率要大于集成分类器，弱分类器的错误，是偏差和方差两种错误的和。偏差主要是由于分类的表达能力有限导致的系统性错误，表现在训练误差不收敛。方差是由于分类器对于样本分布过于敏感，导致在训练样本数较少时，产生过拟...

  • 为什么集成学习要求弱分类器？

    集成学习本身是在研究弱分类器是否等价于强分类器的过程中提出的。 弱分类器和强分类器本质上是等价的，并且有一些算法实现这种转换，集成学习就是这样的方法，所以很多资料上说集成学习是弱分类器进行集成，不过弱分类器不是必须的，也可以使用强分类器进行集成。 集成学习对各个分类器的要求是“好而不同”。一方面，如果每个分类器精度高的话，最终结果也会很好；另一方面，就算每个分类器都是弱分类器，但是每个分类器的差别都很大的话，也能取得很好的效果。

  • 为什么集成学习要求弱分类器？

    所以在这种情况下，除了要求基学习器分类误差低于0.5之外，还要要求基学习器的差异性。差异性在集成学习中还是非常重要的，stacking同理。

  • 为什么集成学习要求弱分类器？

    而如果用弱学习器，可能模型a b分对的点都不多，但是他们可以分对的点不一样，这样集成学习做预测的时候可以综合两个弱学习器的优点提高分类准确率，甚至达到超越强学习器的效果。这也就是所谓...

弱分类器集成

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