Machine Learning In Action

Chapter7 - AdaBoost

• Bagging与Boosting

- Bagging:the data is taken from the original dataset S times to make S new datasets. The datasets are the same size as the original. Each dataset is built by randomly selecting an example from the original with replacement.- Boosting:Each new classifier is trained based on the performance of those already trained. Boosting makes new classifiers focus on data that was previously misclassified by previous classifiers.

• decision stump

A decision stump makes a decision on one feature only. It’s a tree with only one split, so it’s a stump.

• 训练流程

1.初始化权值分布为均值 D2.迭代若干次，每次进行以下操作    a.根据有权值的训练集学习，得到基本分类器，如决策树桩    b.计算分类误差率e_m    c.根据分类误差率计算Gm(x)的系数alpha_m    d.更新权值分布D3.得到基本分类器的线性组合    f(x) = sign(f(x)) = sign(sum_1^m(alpha_m*G_m(x)))

• 性能度量指标

预测+1 预测-1 合计 真实+1 TP FN 真实-1 FP TN 合计 预测的正例数P 预测的负例数N

正确率：Precision = TP/(TP+FP).预测对的正例/预测的总正例召回率：Recall = TP/(TP+FN).预测对的正例/真正的总正例，正样本中的正确率ROC横轴：假阳率/假警报率：FP/(FP+TN).预测错的正例/真正的总负例， 负样本中的错判率ROC竖轴：真阳率/召回率：TP/(TP+FN).预测对的正例/真正的总正：命中率： TP/(TP + TN) 判对样本中的正样本率ACC = (TP + TN) / P+N 判对准确率

在理想的情况下，最佳的分类器应该尽可能地处手左上角，这就意味着分类器在假阳率很低
的同时获得了很高的真阳率。例如在垃圾邮件的过滤中，这就相当于过滤了所有的垃圾邮件，但没有将任何合法邮件误识为垃圾邮件而放入垃圾邮件的文件夹中。

ROC曲线由两个变量1-specificity 和 Sensitivity绘制. 1-specificity=FPR，即假正类率。Sensitivity即是真正类率，TPR(True positive rate),反映了正类覆盖程度。这个组合以1-specificity对sensitivity,即是以代价(costs)对收益(benefits)。

• ROC曲线作图流程

1.将预测值按预测强度从小到大排序2.我们从强度最小的点开始，小于这个点的强度分为负例点，大于这个点的分为正例点，那么对于强度最小的点来说，    ROC纵轴：正样本的判对率为1.0，所有正例都判对了。    ROC横轴：负样本的错判率为1.0，因为所有真正是负例的样本都判为正例了。    所以这个点在ROC曲线中对应点(1.0,1.0)3.不断移动到下一个强度的实例点，小于这个点的强度分为负例点，大于这个点的分为正例点    如果当前这个点为正例点，则改变true positive rate,即纵轴，否则改变false positive rate,即横轴