AdaBoost（自适应boosting，adaptive boosting）算法
算法优缺点：
- 优点：泛化错误率低，易编码，可用在绝大部分分类器上，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
元算法（meta algorithm）
在分类问题中，我们可能不会只想用一个分类器，我们会考虑将分类器组合起来使用，这种方法称为集成方法（ensemble method）或元算法。元算法有多种形式，既可以是不同算法集成也可以是一种算法不同设置的集成。
两种集成方式（bagging & boosting）
- bagging方法也称自举汇聚法（bootstrap aggregating）。思路相当于是从数据集中随机抽样得到新的数据集，然后用新的数据集进行训练，最后的结果是新的数据集形成的分类器中的最多的类别。如从1000个样本组成的数据集中进行有放回的抽样5000次，得到5个新的训练集，将算法分别用到这五个训练集上从而得到五个分类器。
- boosting则是一种通过串行训练得到结果的方法，在bagging中每个分类器的权重一样，而boosting中分类器的权重则与上一轮的成功度有关。
AdaBoost
是一种用的最多的boosting，想法就是下一次的迭代中，将上一次成功的样本的权重降低，失败的权重升高。权重变化方式：
alpha（分类器权重）的变化：
数据权重变化：
正确分类的话：
错误分类的话
实现思路：
AdaBoost算法实现的是将弱分类器提升成为强分类器，所以这里我们首先要有一个弱分类器，代码中使用的是单层决策树，这也是使用的最多的弱分类器，然后我们就可以根据弱分类器构造出强分类器
函数：
stumpClassify(dataMatrix,dimen,threshVal,threshIneq)
单层决策树的分类器，根据输入的值与阀值进行比较得到输出结果，因为是单层决策树，所以只能比较数据一个dimen的值buildStump(dataArr,classLabels,D)
构造单层决策树，这部分的构造的思路和前面的决策树是一样的，只是这里的评价体系不是熵而是加权的错误率，这里的加权是通过数据的权重D来实现的，每一次build权重都会因上一次分类结果不同而不同。返回的单层决策树的相关信息存在字典结构中方便接下来的使用adaBoostTrainDS(dataArr,classLabels,numIt=40)
AdaBoost的训练函数，用来将一堆的单层决策树组合起来形成结果。通过不断调整alpha和D来使得错误率不断趋近0，甚至最终达到0adaClassify(datToClass,classifierArr)
分类函数，datToClass是要分类的数据，根据生成的一堆单层决策树的分类结果，加权得到最终结果。
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#coding=utf-8 from numpy import * def loadSimpleData(): dataMat = matrix([[1. , 2.1], [2. , 1.1], [1.3 , 1.], [1. , 1.], [2. , 1.]]) classLabels = [1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0] return dataMat, classLabels def stumpClassify(dataMatrix,dimen,threshVal,threshIneq): retArry = ones((shape(dataMatrix)[0],1)) if threshIneq == 'lt': retArry[dataMatrix[:,dimen] <= threshVal] = -1.0 else: retArry[dataMatrix[:,dimen] > threshVal] = -1.0 return retArry #D是权重向量 def buildStump(dataArr,classLabels,D): dataMatrix = mat(dataArr) labelMat = mat(classLabels).T m,n = shape(dataMatrix) numSteps = 10.0#在特征所有可能值上遍历 bestStump = {}#用于存储单层决策树的信息 bestClasEst = mat(zeros((m,1))) minError = inf for i in range(n):#遍历所有特征 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)#得到阀值 #根据阀值分类 predictedVals = stumpClassify(dataMatrix,i,threshVal,inequal) errArr = mat(ones((m,1))) errArr[predictedVals == labelMat] = 0 weightedError = D.T * errArr#不同样本的权重是不一样的 #print "split: dim %d, thresh %.2f, thresh ineqal: %s, the weighted error is %.3f" % (i, threshVal, inequal, weightedError) if weightedError < minError: minError = weightedError bestClasEst = predictedVals.copy() bestStump['dim'] = i bestStump['thresh'] = threshVal bestStump['ineq'] = inequal return bestStump,minError,bestClasEst def adaBoostTrainDS(dataArr,classLabels,numIt=40): weakClassArr = [] m =shape(dataArr)[0] D = mat(ones((m,1))/m)#初始化所有样本的权值一样 aggClassEst = mat(zeros((m,1)))#每个数据点的估计值 for i in range(numIt): bestStump,error,classEst = buildStump(dataArr,classLabels,D) #计算alpha，max(error,1e-16)保证没有错误的时候不出现除零溢出 #alpha表示的是这个分类器的权重，错误率越低分类器权重越高 alpha = float(0.5*log((1.0-error)/max(error,1e-16))) bestStump['alpha'] = alpha weakClassArr.append(bestStump) expon = multiply(-1*alpha*mat(classLabels).T,classEst) #exponent for D calc, getting messy D = multiply(D,exp(expon)) #Calc New D for next iteration D = D/D.sum() #calc training error of all classifiers, if this is 0 quit for loop early (use break) aggClassEst += alpha*classEst #print "aggClassEst: ",aggClassEst.T aggErrors = multiply(sign(aggClassEst) != mat(classLabels).T,ones((m,1))) errorRate = aggErrors.sum()/m print "total error: ",errorRate if errorRate == 0.0: break return weakClassArr #dataToClass 表示要分类的点或点集 def adaClassify(datToClass,classifierArr): dataMatrix = mat(datToClass)#do stuff similar to last aggClassEst in adaBoostTrainDS m = shape(dataMatrix)[0] aggClassEst = mat(zeros((m,1))) for i in range(len(classifierArr)): classEst = stumpClassify(dataMatrix,classifierArr[i]['dim'], classifierArr[i]['thresh'], classifierArr[i]['ineq'])#call stump classify aggClassEst += classifierArr[i]['alpha']*classEst print aggClassEst return sign(aggClassEst) def main(): dataMat,classLabels = loadSimpleData() D = mat(ones((5,1))/5) classifierArr = adaBoostTrainDS(dataMat,classLabels,30) t = adaClassify([0,0],classifierArr) print t if __name__ == '__main__': main()