Boosting：AdaBoost分模块python实现

Adaboost的理论知识请参考文章：

Boosting：AdaBoost理论知识

  AdaBoosting（adaptive boosting自适应boosting的缩写）中“不足”是指被前一个弱学习器误分类的点，在下一次分类中被赋予更大的权重。与其他的Boosting实现不同的是这种算法可以适应各弱分类模型各自的训练误差。

其运行过程如下：

    训练数据中的每个样本，并赋予其一个权重，这些权重构成了向量D，这些权重初始值都相等。

    首先在训练集上训练出一个弱分类器，并计算该分类器的错误率，然后在同一数据集上再次训练弱分类器，

    在分类器二次训练中，将会重新调整每个样本的权重，其中，第一次分对的样本的权重将会降低，而第一次分错的权重将会提高。

    为了从所有弱分类器中得到最终的分类结果，AdaBoost为每个分类器都分配了一个权重值alpha，这些alpha值是基于每个弱分类器的错误率进行计算的。

Adaboost几个重要公式：

程序实现：

1、数据导入案例1：

2、建立简单判断逻辑，通过给定阈值，来判断分类

3、找到最低错误率的决策树

程序逻辑：

• 将最小错误率min_error设为正无穷大

• （第一层循环）对于数据集中的每一个特征x

• （第二层循环）对于每个步长（等值分组）

• （第三层循环）对于每个不等号（小于等于或者大于）

• 建议一个单层决策树并利用加权数据集对它进行测试

• 如果错误率低于min_error，则将当前单层决策树设为最佳单层决策树

• 返回最佳决策树

案例运行结果：

....

4、AdaBoost的训练出一系列的弱分类器

程序逻辑：

• 对于每次迭代

• 利用build_tree()函数找到最佳的单层决策树

• 将最佳单层决策树加入到但层决策树数组

• 计算alpha值

• 计算新的权重向量D

• 更新累计类别估计值

• 如果错误率等于0.0，则退出循环

程序运行案例：

5、利用训练出来的弱分类器模型对新数据进行分类

程序执行结果：

案例数据2：

程序实现情况：

程序及数据源：

数据链接：https://pan.baidu.com/s/1eRIFoXG 密码：y4s2

程序链接：https://pan.baidu.com/s/1slkJkBF 密码：hes9

参考书：机器学习实战，在参考案例的基础上，改进使用python3