AdaBoost演算法 弱分類器訓練過程

def

loadsimpdata():
#樣本特徵
datmat = matrix([[ 1. ,  2.1,  0.3],
[ 2. ,  1.1,  0.4],
[ 1.3,  1. ,  1.2],
[ 1. ,  1. ,  1.1],
[ 2. ,  1. ,  1.3],
[ 7. ,  2. ,  0.35]])
#正負樣本標誌
classlabels = [1.0, 1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0]       
return datmat,classlabels

求出該特徵值步長（不同特徵不一樣），（最大特徵值-最小特徵值）/步長移動次數，如本例，假設步長移動次數為10，則第乙個特徵步長為（7-1）/10 = 0.6；

根據特徵值步長開始從最小特徵值遍歷到最大特徵值；

遍歷判斷符號，大於還是小於；

計算出閾值（根據最小特徵值及步長），根據閾值、符號、及特徵索引、開始對樣本分類；

根據每個樣本權重以及分類結果計算分錯率，若該分錯率小於最小分錯率，則更新最小分錯率；

返回最小分錯率下的特徵索引、符號、閾值，即得到弱分類器。

def

buildstump(datmat,classlabels,d):
datamatrix = mat(datmat); labelmat =mat(classlabels).t
m,n =shape(datamatrix)
numsteps = 10.0; beststump = {}; bestclasest = mat(zeros((m,1)))
minerror = inf #
最小錯誤率初始化為無窮大
for i in
range(n):
rangemin = datamatrix[:,i].min(); rangemax =datamatrix[:,i].max();
stepsize = (rangemax-rangemin)/numsteps
for j in range(-1,int(numsteps)+1):
for inequal in ['
lt', 'gt'
]:                 threshval = (rangemin + float(j) *stepsize)
predictedvals =stumpclassify(datamatrix,i,threshval,inequal)
errarr = mat(ones((m,1)))
errarr[predictedvals == labelmat] =0
weightederror = d.t*errarr  
if weightederror 
minerror =weightederror
bestclasest =predictedvals.copy()
beststump[
'dim
'] =i
beststump[
'thresh
'] =threshval
beststump[
'ineq
'] =inequal
return beststump,minerror,bestclasest

adaboost演算法分類器的訓練

經過多時的摸索，終於實現分類器的訓練。不敢保證每次都成功，但有一次實現，就可以把該注意的記錄下來 分類器的訓練分三步進行 第一步 收集材料 正負樣本材料的收集，本人是在灰度圖下進行實驗的。正樣本的大小最好一致，負樣本的大小沒有要求，只要內沒有目標就行。1.正樣本描述檔案 正樣本放在單獨的資料夾下，並...

分類器之adaboost

分類中通常使用將多個弱分類器組合成強分類器進行分類的方法，統稱為整合分類方法 ensemble method 比較簡單的如在boosting之前出現bagging的方法，首先從從總體樣本集合中抽樣採取不同的訓練集訓練弱分類器，然後使用多個弱分類器進行voting，終於的結果是分類器投票的優勝結果。這...

AdaBoost演算法 強分類器訓練過程

初始化權重 負樣本權重w0i 1 2m，正樣本權重w1i 1 2l，其中m為負樣本總數，l為正樣本總數 對於t 1,t t為訓練次數 權重歸一化，簡單說就是使本輪所有樣本的權重的和為1 根據每乙個特徵訓練簡單分類器，僅使用乙個特徵 從所有簡單分類器中選出乙個分錯率最低的分類器，為弱分類器 更新權重 ...