【機器學習】整合演算法——Boosting中的AdaBoost演算法原理及sklearn應用

阿新 • • 發佈：2020-10-15

（寫在前面：整合演算法中基評估器可以是分類模型也可以是迴歸模型，因為個人習慣稱基評估器為弱分類器，全文的弱分類器其實是指基評估器，而寫基評估器就是基評估器，寫到後面才發現這點不太嚴謹，後面逐步更改。另外要注意：隨機森林的基評估器必定是決策樹，可以是迴歸樹也可以是分類樹。XGBoost屬於GBDT中的範疇，GBDT屬於Boosting，Boosting的基評估器可以是迴歸和分類模型，而GBDT基評估器一定是迴歸模型，但GBDT模型雖然基是迴歸，但仍然可以解決分類問題，sigmoid函式）

Boosting的核心思想在上一篇博文中提過，基是有序提升的，我們這篇主要講AdaBoost的應用，未來會再開一篇講XGBoost，這個比較難，耗盡髮絲……

【機器學習】整合演算法——Boosting中的AdaBoost演算法原理及sklearn應用

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