实战07- 模型融合：利用AdaBoost元算法提高分类性能

元算法（meta-algorithm）是对其他算法进行组合的一种方式，即模型融合。

模型融合主要分为三种：Bagging、Boosting和Stacking。 思想：将弱分类器融合成强分类器，融合后比最强的弱分类器更好。 视频导学：https://www.bilibili.com/video/BV1y4411g7ia?p=8 参考：

https://www.cnblogs.com/hithink/p/6424508.html https://www.cnblogs.com/rongyux/p/5621854.html 注释https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6909288.html

单层决策树（decision stump）分类器 -> 运用Adaboost -》 处理非均衡分类问题。

7.1 基于数据集多重抽样的分类器

多种分类器的组合成为集成方法（ensemble method）或者元算法（meta-algorithm）。集成方式包括：不同算法集成、同一算法不同设置的集成、数据集不同部分分配给不同的分类器的集成。

bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法 · 自举汇聚法（bootstrap aggregating），也称为bagging方法。 · 各分类器权重相同 · 并行预测 · 有放回抽取得到S个数据集 · 代表方法：随机森林（random forest）

boosting: 关注被已有分类器错分的数据来获得新的分类器。 · 基于所有分类器 结果的加权求和 · 各分类器权重不相同 · 串行顺序预测 · 同一数据集 · 分类器的权重对应于上一轮迭代中的成功度 · 代表方法：AdaBoost， GBDT， XGBoost.

7.2 训练算法：基于错误提升分类器的性能

AdaBoost为例

即 adaptive boosting，自适应boosting。 训练数据中的每个样本，赋予了一个权重，这些权重构成了向量$D$; 为了从所有弱分类器中得到最终的分类结果，AdaBoost为每个分类器分配了一个权重值 $\alpha$, 这些$\alpha$值基于每个弱分类器的错误率。

在每一轮如何改变训练数据的权值或者概率分布？ 提高错分样本的权值，减少分对样本的权值。( $D$)

通过什么方式组合弱分类器？ 通过加法模型将弱分类器进行线性组合，比如adaboost通过加权多数表决的方式，即增大错误率小的分类器的权值，同时减小错误率较大的分类器权值。( $\alpha$) 分类正确的样本，权重更改为：$D_i^{t+1}=\frac{D_i^{(t)}{e}^{-\alpha }}{Sum(D)}$ 分类错误的样本，权重更改为：$D_i^{t+1}=\frac{D_i^{(t)}{e}^{\alpha }}{Sum(D)}$ 可统一为：$D_i^{t+1}=\frac{D_i^{(t)}{e}^{-\alpha y_t{h}_t}}{Sum(D)}$， 预测结果$h_t$是 +1 或 -1。

7.3 基于单层决策树构建弱分类器

单层决策树（decision stump，也称为决策树桩），仅基于单个特征来做决策，属于base algorithm。 三层循环：

针对每个特征，如x轴特征，y轴特征，每一列都是一种特征。针对每个阈值 （步长），（rangeMax - rangeMin）/ numSteps针对阈值下的每种情况，即不等式’lt’或者’gt’.

数组过滤： 通过比较predictedVals == labelMat两者是否相等，来赋0值。这里是想把预测错误的位置置为1， 正确置为0。 如此一来， 在后续统计总的error的时候可以直接用weightedError =D.T* errArr 或者更后面用matrix.sum()。最终得到字典、错误率、类别估计值。

7.4 完整AdaBoost算法的实现

基于单层决策树的训练过程，见P122.

numIt 指定迭代次数，这里相当于想要得到多少个相同类型的弱分类器。 m个样本，初始化每个样本的权重为 1/m np.multiply(x,y)是对应位置相乘，这里 shape(x) == shape(y) sign() 是符号函数。 观察输出可以看到，在D中，错误的样本权重会增大。

7.5 测试算法：基于AdaBoost的分类

输出类别的估计值乘上该单层决策树的$\alpha$权重然后累加到aggClassEst上，作为最终结果。

7.6 示例：在一个难数据集上应用AdaBoost

检查数据， 确保标签是+1和-1 数据集默认最后一列是类别标签 是否过拟合？

7.7 非均衡分类问题

混淆矩阵（confusion matrix），不同类别的分类代价并不相等。 错误率： 指在所有测试样例中错分的样例比例。 正确率、召回率 ROC曲线与AUC 基于matplotlib绘图<1.0, 1.0>到<0, 0>

准确率accuracy 和 精确率 precision的区别

基于代价函数的分类器决策控制欠抽样和过抽样——两种处理非均衡问题的数据抽样方法 过采样的方法，如SOMTE和ADASYN算法，通常比欠采样效果好。

分类结果是标称值，回归结果是连续值。

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