作者：Maël Fabien

编译：ronghuaiyang导读可视化的方法，清楚的解释了Boosting和AdaBoost。

最近，在Kaggle竞赛和其他预测分析任务中，boosting技术正在兴起。我将尽可能清楚地解释boost和AdaBoost的概念。

在本文中，我们将讨论：

快速回顾baggingbagging的限制boosting的详细概念boosting的计算效率代码示例I. Bagging的限制

接下来，考虑一个二元分类问题。我们要么把一个观测值归为0，要么归为1。这不是本文的目的，但是为了清晰起见，让我们回顾一下bagging的概念。

Bagging是一种代表“Bootstrap Aggregating”的技术。其实质是选取bootstrap样本，在每个样本上拟合一个分类器，并行训练模型。通常，在随机森林中，决策树是并行训练的。然后将所有分类器的结果平均成一个bagging分类器：

Bagging分类器的公式

这个过程可以用下面的方法来说明。让我们考虑3个分类器，它们产生一个分类结果，可能是对的，也可能是错的。如果我们把这3个分类器的结果绘制出来，在某些区域，分类器是错误的。这些区域用红色表示。

Bagging的例子

这个例子很好，因为当一个分类器是错误的，其他两个是正确的。通过投票分类器，你得到了很好的准确性！但是，正如你可能猜到的，在某些情况下，Bagging也不能正常工作，因为在相同的区域中，所有的分类器都是错误的。

由于这个原因，Boosting背后的直觉如下：

与其训练并行模型，还不如按顺序训练模型每个模型都应该关注前一个分类器表现不佳的地方II. Boosting的介绍

a. 概念

上述直觉可以这样描述：

对模型h1进行整个数据集的训练对h1表现不佳区域的数据做夸大来训练模型h2对h1≠h2的区域的数据进行夸大来训练模型h3...

我们不需要并行对模型进行训练，而是按顺序对它们进行训练。这就是boosting的本质！

Boosting通过随着时间的推移调整错误度量来训练一系列性能较差的算法，称为弱学习器。弱学习器的错误率略低于50%，如下图所示：

弱学习器，能得到低于50%的错误率

b. 对误差加权

我们如何实现这样的分类器？通过在整个迭代中对误差加权！这将给以前分类器执行得不好的区域更多的权重。

让我们考虑二维图上的数据点。有些会被很好地分类，有些则不会。通常，在计算错误率时，每个错误的权重为1/n，其中n是要分类的数据点个数。

没有加权的误差

现在，如果我们对误差施加一些权重：

加权的误差

你现在可能会注意到，我们对没有很好分类的数据点给予了更多的权重。下面是加权过程的一个例子：

加权过程的例子

最后，我们希望构建一个强大的分类器，它可能是这样的：

强分类器

c. 树桩

你可能会问的一个问题是，一个强分类器需要实现多少个弱分类器才能正常工作？如何在每个步骤中选择每个分类器？

答案就在所谓树桩的定义中！树桩定义了一个1级决策树。主要的想法是，在每一步，我们要找到最好的树桩，也就是最好的数据分割，使整体误差最小化。你可以把树桩看作一个测试，在这个测试中，假设在一边的所有东西都属于第一类，而在另一边的所有东西都属于第0类。

树桩有很多可能的组合。让我们看看在这个简单的例子中有多少种组合？让我们花一分钟数一数。

3个数据点的分割

答案是……12 ！这看起来可能有点奇怪，但其实很容易理解。

12个树桩

我们可以做12个可能的“测试”。每条分割线边上的“2”简单地表示了这样一个事实：一边的所有点都可以是属于类0或类1的点。因此，有两个测试嵌入其中。

在每次迭代t中，我们将选择分割数据最好的弱分类器ht，最大限度地降低整体错误率。回想一下，错误率是一个经过修改的错误率版本，它考虑到了前面介绍的内容。

d. 寻找最优分割

如上所述，在每个迭代t中，通过识别最佳弱分类器ht，通常是一棵有1个节点和2个叶子(一个树桩)的决策树，找到最佳分割。假设我们试图预测一个想借钱的人是以后会不会还钱：

确定最优分割

在这种情况下，t时刻的最佳分割是在Payment history的树桩，因为这种分割的加权误差是最小的。

需要注意，在实践中，像这样的决策树分类器可以比简单的树桩更深入。这将是一个超参数。

e. 分类器组合

下一个逻辑步骤是将分类器组合成符号分类器，根据一个点将站在边界的哪一侧，它将被分类为0或1。可以这样实现：

分类器组合

你认为有什么方法可以潜在地改进分类器吗？

通过在每个分类器上添加权重，避免对不同的分类器赋予相同的重要性。

AdaBoost

f. 把上面的内容打个包

让我们用一个到目前为止已经介绍过的伪代码来总结一下。

伪代码

要记住的关键因素是：

Z是一个常数，它的作用是使权值标准化，使它们加起来等于1 !αt是权值，我们给每个分类器都分配一个权值

做完了！这个算法叫做AdaBoost。这是需要理解的最重要的算法，以便充分理解所有的boosting方法。

III. 计算

Boosting算法训练起来相当快，这很好。但是既然我们考虑了所有可能的残差并且递归地计算指数，为什么训练起来这么快呢?

这就是神奇之处。如果我们选择正确αt和Z，每一步权重的变化可以简化为：

选择了α和Z之后的权值

这是一个非常有力的结果，它与权重应该随迭代变化的说法并不矛盾，因为分类不好的训练样本的数量下降了，而它们的总权重仍然是0.5 !

不需要计算Z没有α没有指数

还有另一个技巧：任何试图分割两个分类良好的数据点的分类器都不会是最优的。甚至不需要计算它。

IV. 开始编程！

现在，我们将通过一个简单的手写数字识别示例快速了解如何在Python中使用AdaBoost。

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.ensemble import AdaBoostClassifierfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.model_selection import cross_val_predictfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.model_selection import learning_curvefrom sklearn.datasets import load_digits

我们现在加载数据：

dataset = load_digits()X = dataset['data']y = dataset['target']

X为长度为64的数组，这些数组只是拉平的8x8图像。该数据集的目的是识别手写数字。让我们来看看一个给定的手写数字：

plt.imshow(X[4].reshape(8,8))

手写数字“4”的8x8图像

如果我们坚持使用深度为1(树桩)的决策树分类器，下面是如何实现AdaBoost分类器：

reg_ada = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=1))scores_ada = cross_val_score(reg_ada, X, y, cv=6)scores_ada.mean()

而且应该达到26%左右，这在很大程度上是可以改善的。其中一个关键参数是序列决策树分类器的深度。决策树的深度如何提高精度？

score = []for depth in [1,2,10] :  reg_ada = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=depth)) scores_ada = cross_val_score(reg_ada, X, y, cv=6) score.append(scores_ada.mean())

在这个简单的例子中，深度为10时，得分最高，准确率为95.8%。

IV. 总结

人们已经讨论过 AdaBoost 是否会过拟合。最近，它被证明在某些时候会过拟合，人们应该意识到这一点。AdaBoost也可以作为一种回归算法使用。

AdaBoost在人脸检测中被广泛用于评估视频中是否有人脸。我将很快就这个话题再写一篇文章！在以后的文章中，我们还将介绍梯度增强：）

英文原文：

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