基于弱分类器调整的多分类Adaboost算法

发布时间：2017-10-16 06:09

  本文关键词：基于弱分类器调整的多分类Adaboost算法

  更多相关文章： 多类分类器 多类指数损失函数的逐步添加模型 Adaboost.M

【摘要】：Adaboost.M1算法要求每个弱分类器的正确率大于1/2,但在多分类问题中寻找这样的弱分类器较为困难。有学者提出了多类指数损失函数的逐步添加模型(SAMME),把弱分类器的正确率要求降低到大于1/k(k为类别数),降低了寻找弱分类器的难度。由于SAMME算法无法保证弱分类器的有效性,从而并不能保证最终强分类器正确率的提升。为此,该文通过图示法及数学方法分析了多分类Adaboost算法的原理,进而提出一种新的既可以降低弱分类器的要求,又可以确保弱分类器有效性的多分类方法。在UCI数据集上的对比实验表明,该文提出的算法的结果要好于SAMME算法,并达到了不弱于Adaboost.M1算法的效果。
【作者单位】： 北京工业大学计算机学院;
【关键词】： 多类分类器 多类指数损失函数的逐步添加模型 Adaboost.M
【分类号】：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)学习模型[1]。SCHAPIRE提出了Boosting[2]算法,Boosting[3-5]算法是一种通过结合多个弱分类器提高最终分类准确率的方法。基于Boosting算法,1995年,FREUND提出的Boost-by-majority算法[3],在某

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本文编号：1041041