本文關(guān)鍵詞：基于弱分類器調(diào)整的多分類Adaboost算法

  更多相關(guān)文章： 多類分類器 多類指數(shù)損失函數(shù)的逐步添加模型 Adaboost.M

【摘要】：Adaboost.M1算法要求每個(gè)弱分類器的正確率大于1/2,但在多分類問(wèn)題中尋找這樣的弱分類器較為困難。有學(xué)者提出了多類指數(shù)損失函數(shù)的逐步添加模型(SAMME),把弱分類器的正確率要求降低到大于1/k(k為類別數(shù)),降低了尋找弱分類器的難度。由于SAMME算法無(wú)法保證弱分類器的有效性,從而并不能保證最終強(qiáng)分類器正確率的提升。為此,該文通過(guò)圖示法及數(shù)學(xué)方法分析了多分類Adaboost算法的原理,進(jìn)而提出一種新的既可以降低弱分類器的要求,又可以確保弱分類器有效性的多分類方法。在UCI數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,該文提出的算法的結(jié)果要好于SAMME算法,并達(dá)到了不弱于Adaboost.M1算法的效果。
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多類分類器 多類指數(shù)損失函數(shù)的逐步添加模型 Adaboost.M
【分類號(hào)】：TP391.4
【正文快照】： 1引言Adaboost算法的思想起源于VALIANT提出的PAC(Probably Approximately Correct)學(xué)習(xí)模型[1]。SCHAPIRE提出了Boosting[2]算法,Boosting[3-5]算法是一種通過(guò)結(jié)合多個(gè)弱分類器提高最終分類準(zhǔn)確率的方法�；贐oosting算法,1995年,FREUND提出的Boost-by-majority算法[3],在某

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本文編號(hào)：1041041