AdaBoost算法

目录

1. 基于数据集多重抽样的分类器
1.1. bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建算法
 1.2. boosting
2. 训练算法：基于错误提升分类器的性能
3. 基于单层决策树构建弱分类器
4. 测试算法：基于AdaBoost的分类
5. 非均衡分类问题

基于数据集多重抽样的分类器

元算法(meta-algorithm) 是对其他算法进行组合的一种方式。Adaboosting算法是最流行的元算法。

将不同的分类器组合起来，这种组合结果被称为集成方法(ensemble method) 或者元算法(meta-algorithm) 。使用集成方法时会有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。

AdaBoost算法的优缺点

优点：泛化错误低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整。
缺点：对离群点敏感。
适用数据类型：数值型和标称型。

bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建算法

自举汇聚法(bootstrap aggregating) 也称为bagging方法，是在从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术。新数据集和原数据集的大小相等。每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换而得到的。这里的替换意味着可以多次选择同一个样本 。

这个性质允许新的数据集中可以有重复的值 。更先进的bagging方法比如随机森林(random forest) 。

boosting

boosting是一种与bagging类似的技术。不管是在boosting还是在bagging中，所使用的多个分类器的类型都是一致的。但boosting不同的分类器是通过串行训练 获得的，每个新分类器都根据已训练出的分类器的性能来进行训练。boosting是通过集中关注被已有分类器错分的那些数据来获得新的分类器。

boosting分类的结果是基于所有分类器的加权求和结果的，因此boosting与bagging不一样。bagging中分类器的权重是相等的，boosting中分类器的权重并不相等，每个权重代表的是其对应分类器在上一轮迭代中的成功度。

AdaBoosting的一般流程

(1)收集数据：可以使用任意方法。
(2)准备数据：依赖于所使用的弱分类器类型，本章使用的是单层决策树，这种分类器可以处理任何数据类型。当然也可以使用任意分类器作为弱分类器，第2章到第6章中的任一分类器都可以充当弱分类器。作为弱分类器，简单分类器的效果更好。
(3)分析数据：可以使用任意方法。
(4)训练算法：AdaBoost的大部分时间都用在训练上，分类器将多次在同一个数据集上训练弱分类器。
(5)测试算法：计算分类器的错误率。
(6)使用算法：同SVM一样，AdaBoost预测两个类别中的一个。如果想把它应用到多个类别的场景，那么就要像多类SVM中的做法一样对AdaBoost进行修改。

训练算法：基于错误提升分类器的性能

AdaBoost是adaptive boosting(自适应boosting)的缩写，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。一开始，这些权重都初始化成相等值。首先在训练数据上训练出一个弱分类器并计算该分类的错误率，然后在同一数据集上再次训练弱分类器，在分类器的第二次训练中，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，而第一次分错的样本权重将会提高。

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。

其中，错误率$\varepsilon$计算公式为

$\varepsilon = \frac{未正确分类的样本数目}{所有样本数目}$

$\alpha$的计算公式为：

$\alpha = \frac{1}{2}ln \left( \frac{1 - \varepsilon}{\varepsilon} \right)$

计算出$\alpha$值之后，可以对权重向量D进行更新，以使得那些正确分类的样本的权重降低而错分样本的权重升高。

如果某个样本被正确分类，那么该样本的权重更改为：

$D_{i}^{(t+1)} = \frac{D_{i}^{(t)}e^{-\alpha}}{Sum(D)}$

如果某个样本未被正确分类，那么该样本的权重更改为：

$D_{i}^{(t+1)} = \frac{D_{i}^{(t)}e^{\alpha}}{Sum(D)}$

在计算出D之后，AdaBoost又进入下一轮迭代。AdaBoost算法会不断重复训练和调整权重的过程，直到训练错误率为0或者弱分类器的数目达到用户的指定值为止。

基于单层决策树构建弱分类器

本章采用基于单个特征的单层决策树来做决策。由于这棵树只有一次分裂过程，因此只是一个树桩。

%run simpleDataPlot.py

png

import adaboost

reload(adaboost)

<module 'adaboost' from 'adaboost.pyc'>

datMat, classLabels = adaboost.loadSimpleData()

构建单层决策树来作为弱分类器的伪代码如下：

将最小错误率minError设置为$+\infty$
对数据集中的每一个特征(第一层循环)：
　　对每个步长(第二层循环)：
　　　　对每个不等号(第三层循环)：
　　　　　　建立一棵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minError，则将当前单层决策树设为最佳单层决策树
返回最佳单层决策树

import numpy as np

reload(adaboost)

<module 'adaboost' from 'adaboost.py'>

D = np.mat(np.ones((5,1)) / 5)

adaboost.buildStump(datMat, classLabels, D)

({'dim': 0, 'ineq': 'lt', 'thresh': 1.3}, matrix([[ 0.2]]), array([[-1.],
        [ 1.],
        [-1.],
        [-1.],
        [ 1.]]))

reload(adaboost)

<module 'adaboost' from 'adaboost.pyc'>

classifierArray, aggClassEst = adaboost.adaBoostTrainDS(datMat, classLabels, 9)

D:  [[ 0.2  0.2  0.2  0.2  0.2]]
classEst:  [[-1.  1. -1. -1.  1.]]
aggClassEst： [[-0.69314718  0.69314718 -0.69314718 -0.69314718  0.69314718]]
total error:  0.2
D:  [[ 0.5    0.125  0.125  0.125  0.125]]
classEst:  [[ 1.  1. -1. -1. -1.]]
aggClassEst： [[ 0.27980789  1.66610226 -1.66610226 -1.66610226 -0.27980789]]
total error:  0.2
D:  [[ 0.28571429  0.07142857  0.07142857  0.07142857  0.5       ]]
classEst:  [[ 1.  1.  1.  1.  1.]]
aggClassEst： [[ 1.17568763  2.56198199 -0.77022252 -0.77022252  0.61607184]]
total error:  0.0

adaboost算法中的向量D非常重要，一开始这些权重都赋予了相同的值。在后续迭代中，adaboost算法会在增加错分数据的权重的同时，降低正确分类数据的权重。D是一个概率分布向量 , 因此其所有元素之和为1.0。所以一开始所有元素都被初始化成1/m。

classifierArray

[{'alpha': 0.6931471805599453, 'dim': 0, 'ineq': 'lt', 'thresh': 1.3},
 {'alpha': 0.9729550745276565, 'dim': 1, 'ineq': 'lt', 'thresh': 1.0},
 {'alpha': 0.8958797346140273,
  'dim': 0,
  'ineq': 'lt',
  'thresh': 0.90000000000000002}]

代码中对于D权重向量的更新如下：

expon = multiply(-1*alpha*mat(classLabels).T, classEst)
D = multiply(D, exp(expon))
D = D/D.sum()

这段代码表明了数据的classLabel与单层决策树分类的出来的classEst同号时，即为分类正确，得到的指数位置为$-\alpha$，否则分类错误则为$\alpha$。 numpy.multiply函数是element-wise product，表示对应元素相乘。代码中为两个向量的对应元素相乘，这里不是线性代数中的点积。

测试算法：基于AdaBoost的分类

reload(adaboost)

<module 'adaboost' from 'adaboost.pyc'>

datArr, labelArr = adaboost.loadSimpleData()

classifierArr, aggClassEst = adaboost.adaBoostTrainDS(datArr, labelArr, 30)

D:  [[ 0.2  0.2  0.2  0.2  0.2]]
classEst:  [[-1.  1. -1. -1.  1.]]
aggClassEst： [[-0.69314718  0.69314718 -0.69314718 -0.69314718  0.69314718]]
total error:  0.2
D:  [[ 0.5    0.125  0.125  0.125  0.125]]
classEst:  [[ 1.  1. -1. -1. -1.]]
aggClassEst： [[ 0.27980789  1.66610226 -1.66610226 -1.66610226 -0.27980789]]
total error:  0.2
D:  [[ 0.28571429  0.07142857  0.07142857  0.07142857  0.5       ]]
classEst:  [[ 1.  1.  1.  1.  1.]]
aggClassEst： [[ 1.17568763  2.56198199 -0.77022252 -0.77022252  0.61607184]]
total error:  0.0

classifierArr

[{'alpha': 0.6931471805599453, 'dim': 0, 'ineq': 'lt', 'thresh': 1.3},
 {'alpha': 0.9729550745276565, 'dim': 1, 'ineq': 'lt', 'thresh': 1.0},
 {'alpha': 0.8958797346140273,
  'dim': 0,
  'ineq': 'lt',
  'thresh': 0.90000000000000002}]

adaboost.adaClassify([0, 0], classifierArr)

matrix([[-1.]])

可以发现，随着迭代进行，数据点[0,0]的分类结果越来越强。

adaboost.adaClassify([5, 5], classifierArr)

matrix([[ 1.]])

reload(adaboost)

<module 'adaboost' from 'adaboost.py'>

datArr, labelArr = adaboost.loadDataSet('horseColicTraining2.txt')

classifierArray,aggClassEst = adaboost.adaBoostTrainDS(datArr, labelArr, 10)

total error:  0.367892976589
total error:  0.367892976589
total error:  0.357859531773
total error:  0.351170568562
total error:  0.351170568562
total error:  0.351170568562
total error:  0.347826086957
total error:  0.351170568562
total error:  0.351170568562
total error:  0.354515050167

testArr, testLabelArr = adaboost.loadDataSet('horseColicTest2.txt')

prediction10 = adaboost.adaClassify(testArr, classifierArray)

errArr = np.mat(np.ones((67,1)))

errArr[prediction10!=mat(testLabelArr).T].sum()

22.0

errRate = errArr[prediction10!=mat(testLabelArr).T].sum() / 67

errRate

0.32835820895522388

我们可以把弱分类器想成是SVM中的一个核函数，也可以按照最大化某个最小间隔的方式重写AdaBoost算法。

非均衡分类问题

在《机器学习实战》这本书中的算法都是基于错误率来衡量分类器任务的成功程度的。错误率是指在所有测试样例中错分样例的比例 。

我们经常使用混淆矩阵(confusion matrix) 来作为帮助人们更好地了解分类错误的工具。

		预测结果
		+1	-1
真实结果	+1	真正例,真阳(TP)	伪反例，假阴(FN)
真实结果	-1	伪正例，假阳(FP)	真反例，真阴(TN)

$\mathbf{正确率(Accuracy)} = \frac{TP}{TP+FP}$ $\mathbf{召回率(Recall)} = \frac{TP}{TP+FN}$

准确率表示的是预测为正例的样本的真正正例的比例。召回率表示的是预测为正例的样本占所有真实正例的比例。

准确率衡量的可以是预测的癌症病人中有些人不是真的得了癌症，即真的得了癌症的病人比例。召回率是一些真的得了癌症的病人没有预测出来。这个就很可怕了，所以对于癌症预测一般要提高召回率。

另一个用于度量分类中非均衡性的工具是ROC曲线(ROC curve) , ROC代表接收者操作特征(receiver operating characteristic)。ROC曲线不仅可以用于比较分类器，也可以基于成本效益(cost-versus-benefit)分析来做出决策。

ROC曲线的横坐标为假阳率(即FP/(FP+TN))，纵坐标为真阳率(TP/(TP+FN))。

理想情况下，最佳的分类器应该尽可能位于左上角。即在假阳率很低的情况下，真阳率很高。

对于不同的ROC曲线，比较曲线下的面积(Area Unser the Curve, AUC)。AUC给出的是分类器的平均性能值，当然它不能完全代替对整条曲线的观察。完美分类器的AUC为1.0，随机猜测的AUC为0.5。

reload(adaboost)

<module 'adaboost' from 'adaboost.py'>

datArr, labelArr = adaboost.loadDataSet('horseColicTraining2.txt')

classifierArray, aggClassEst = adaboost.adaBoostTrainDS(datArr, labelArr, 10)

total error:  0.367892976589
total error:  0.367892976589
total error:  0.357859531773
total error:  0.351170568562
total error:  0.351170568562
total error:  0.351170568562
total error:  0.347826086957
total error:  0.351170568562
total error:  0.351170568562
total error:  0.354515050167

adaboost.plotROC(aggClassEst.T, labelArr)

png

the Area under the Curve is:  0.675735908627

还有一些处理非均衡数据的方法，比如代价敏感学习(cost-sensitive learning) 。此外，还可以对训练数据进行改造，比如欠抽样(undersampling) 或者过抽样(oversampling) 来实现。过抽样意味着复制样例，而欠抽样意味着删除样例。

"Python机器学习实战笔记"

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