AdaBoost算法详解与PyTorch实现
AdaBoost算法详解与PyTorch实现
目录
- AdaBoost算法详解与PyTorch实现
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- 1. AdaBoost算法概述
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- 1.1 集成学习
- 1.2 AdaBoost的优势
- 2. AdaBoost的核心技术
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- 2.1 样本权重调整
- 2.2 弱分类器组合
- 2.3 损失函数
- 2.4 正则化技术
- 3. PyTorch实现AdaBoost
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- 3.1 环境准备
- 3.2 PyTorch实现AdaBoost
- 4. 案例一：分类任务 - Breast Cancer数据集
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- 4.1 数据集介绍
- 4.2 数据预处理
- 4.3 模型训练与评估
- 4.4 运行结果
- 5. 案例二：回归任务 - Diabetes数据集
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- 5.1 数据集介绍
- 5.2 数据预处理
- 5.3 模型训练与评估
- 总结
1. AdaBoost算法概述
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种经典的集成学习算法，由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出。AdaBoost通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，每个弱分类器都专注于纠正前一个分类器的错误。AdaBoost在分类和回归任务中表现出色，尤其是在处理高维数据和不平衡数据时，其性能优于许多其他算法。
1.1 集成学习
集成学习是一种通过组合多个模型来提高预测性能的技术。常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting和Stacking。AdaBoost属于Boosting家族，其核心思想是通过逐步调整样本权重，使得每个弱分类器都专注于前一个分类器未能正确分类的样本。
1.2 AdaBoost的优势
- 高准确性：通过组合多个弱分类器，AdaBoost能够生成一个强分类器，具有较高的预测准确性。
- 灵活性：AdaBoost可以应用于分类和回归任务，并且能够与各种弱分类器结合使用。