weka 装袋 提升
来源:互联网 发布:淘宝助理最新版官方 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 08:19
装袋、提升和堆栈都是用于组合多个模型的方法。
1装袋bagging :相同的分类器,各个分类器是独立的;使用同一个算法对样本多次训练,建立多个独立的分类器;最终的输出为各个分类器的投票(用于分类)或取平均值(用于数值预测)
2提升adaboost :相同的分类器,各个分类器不是独立的;使用同一个算法对样本迭代训练,后建立的分类器关注于先前建立的分类器不能更好处理的部分数据;最终的输出为各个分类器的加权投票。
3堆栈stack:组合多个不同的分类器(其间是独立的),作为0层分类器,对于他们各自的预测结果,并非采用投票的方式决定最终输出,而是在他们各自的预测结果之上,建立一个元分类器(1层),元分类算法以0层各个分类器的预测结果作为训练数据建立分类器,决定最终输出结果。
weka中Explorer中的classify中选择meta,可以看到以上算法。如Stacking算法,可以指定0层分类器(多个)和元分类器(参数设置见附图);关于StackingC,官方解释是“堆栈的更高校版本”。
1装袋bagging :相同的分类器,各个分类器是独立的;使用同一个算法对样本多次训练,建立多个独立的分类器;最终的输出为各个分类器的投票(用于分类)或取平均值(用于数值预测)
2提升adaboost :相同的分类器,各个分类器不是独立的;使用同一个算法对样本迭代训练,后建立的分类器关注于先前建立的分类器不能更好处理的部分数据;最终的输出为各个分类器的加权投票。
3堆栈stack:组合多个不同的分类器(其间是独立的),作为0层分类器,对于他们各自的预测结果,并非采用投票的方式决定最终输出,而是在他们各自的预测结果之上,建立一个元分类器(1层),元分类算法以0层各个分类器的预测结果作为训练数据建立分类器,决定最终输出结果。
weka中Explorer中的classify中选择meta,可以看到以上算法。如Stacking算法,可以指定0层分类器(多个)和元分类器(参数设置见附图);关于StackingC,官方解释是“堆栈的更高校版本”。
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