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【求助】关于Adaboost算法的疑问 已有4人参与
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如果成员分类器的训练误差为0，这时正确分类样本的重采样权重就为0，是否应当退出基分类器的构造？那么在决策时，由于该基分类器的权值很大，集成的输出就完全由这个分类器决定了？（当然，按理说弱分类器分类误差不应当为0，但不可避免可能会有这种情况出现） |
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2楼2011-04-16 22:47:12
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mze04532: 回帖置顶 2012-02-21 08:37:54
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这属于边界处理吧，难道训练错误率为0时取beta=0？那你最后如何对这个弱分类器的beta取倒数？ 此时你可以根据数据集的具体情况设定错误率为一个很小的数值，例如0.001，计算beta。观察样本权重更新就可以知道，此时所有样本权重都需要乘以beta，beta取任何非0值都一样的，而且这样的边界处理也符合adaboost的原理：没有错分，自然不需要对权重进行进一步调整。反而是beta取0显得不合理，因为这样会使得所有样本等价（不要太执着权重为0，从权重更新的根本目的考虑，所有样本权重为0和所有样本权重为1在这里没有什么区别的）。样本权重相当于没有改变，而该弱分类器权重较大。但是因为算法并不因此停止，如果还有其他弱分类器也能达到训练错误率0，也同样会有较大的权重，从而避免由单个弱分类器完全决定强分类器的情况。 |
5楼2011-04-17 09:57:04
6楼2011-04-17 10:15:33
7楼2012-02-20 16:05:23
