弱分类(Weak Classifier)

2019-06-27 07:11发布

我想实现使用AdaBoost算法的应用程序。 我知道,AdaBoost的使用弱分类的设置,但我不知道这些弱分类。 你能就用一个例子解释给我,告诉我,如果我要创建我自己的弱分类或我suppoused使用某种算法?

Answer 1:

当我用的AdaBoost,我弱分类基本上是每个数据属性的阈值。 这些阈值需要有超过50%的性能,如果没有这将是完全随机的。

以下是有关的Adaboost以及如何计算这些弱分类好介绍: http://www.cse.cuhk.edu.hk/~lyu/seminar/07spring/Hongbo.ppt



Answer 2:

弱分类 (或弱学习)是只进行比随机分类稍好分类。 因此,这些是这对如何预测正确的标签,一些线索分类,但不如强分类有像,例如,朴素贝叶斯,及其神经网络或SVM。

最简单的弱分类是决定树桩 ,这是一个层次的决策树。 它选择用于一个特征阈值并分割上该阈值的数据。 然后AdaBoost算法将训练上的数据的特性的一部分,这些决策树桩其中每个焦点的军队



文章来源: Weak Classifier