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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 人工智能 » 【求助】关于Adaboost算法的疑问
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鼠用人标

铜虫 (初入文坛)

[交流] 【求助】关于Adaboost算法的疑问 已有4人参与

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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1楼 2011-04-16 22:38:47
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涛涛涛123

金虫 (小有名气)
★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
不懂，希望高手也可以指教我一下
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2楼2011-04-16 22:47:12
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摘星者

铁杆木虫 (正式写手)
★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
conanwj(金币+1): 鼓励研讨 2011-04-17 08:35:13
事实上是有可能在训练过程中出现training set的错误率达到0的。但即使如此，继续增加弱分类器也能持续改善泛化误差。你可以看看adaboost中margin distribution或者叫margin view方面的内容。

[ Last edited by 摘星者 on 2011-4-17 at 00:35 ]
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3楼2011-04-17 00:32:12
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鼠用人标

铜虫 (初入文坛)
楼上提到“继续增加弱分类器也能持续改善泛化误差”，我在文章里看到过这个说法。

我不清楚的是接下来如何构造弱分类器？
因为这个时候正确分类样本的权值为0，重采样会有问题了，今后即使分类错误，这些样本都不可能采样到。
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4楼2011-04-17 09:23:25
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摘星者

铁杆木虫 (正式写手)
★ ★ ★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
mze04532(金币+3): 精彩回帖~ 2011-04-17 11:38:13
mze04532: 回帖置顶 2012-02-21 08:37:54
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。
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5楼2011-04-17 09:57:04
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鼠用人标

铜虫 (初入文坛)
非常感谢摘星者！解答了我老长一段时间以来的困惑！！
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6楼2011-04-17 10:15:33
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fanxuehit

新虫 (初入文坛)
希望高手推荐Adaboost方面的文章，入门级的  多谢
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7楼2012-02-20 16:05:23
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