基分类器,二分类模型

基分类器,二分类模型

,它是根据训练数据构造一组基分类器(base classifier),通过聚合每个基分类器的输出来进行分类。基分类器，就是一个小的分类器，单个基分类器的性能取决于它选择的分类算法和训练集。针对传统AdaBoost算法的基分类器线性组合效率低以及过适应的问题，提出了一种基于基分类器系数与多样性的改进算法——WD AdaBoost。首先，根据基分类器的错误率与样本权重

重复抽样k次，最终通过基分类器结果的多数表决得到最终结果。boosting 基分类器是迭代产生训练的。不同于bagging的随机抽样，boosting每一轮训练结束后会调整样本的权值，增加分类错在这里，我们假设效果变好是指，训练准确率上升了也就是\frac{1}{N} \sum_i^N I(y_i \neq G(x_i))越少越好，那么这里就会涉及到一个问题，就是训练误差上界，如果

北京交通大学硕士学位论文多分类器组合中的基分类器选取方法姓名：付彬申请学位级别：硕士专业：计算机科学与技术指导教师：王志海20090601 中文摘要在数据1.Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。2.Boosting的基本思路时将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的

传统随机森林算法使用的基分类器是CART决策树，该决策树使用的是随机选取属性进行分裂。CART算法采取的是最小基尼系数分割。具体分割方法如下：GinisplitS=|S1S代码语言

＞＾＜ 首先用3DCNN 针对感兴趣区域(ROI)训练出候选基分类器，然后利用GA 算法从中挑选出最优基分类器组合，最后集成起来进行分类，实现辅助诊断。同时，由于基分类器与脑区之间是一一(2)训练基分类器：假设训练集为{xi,yi},i=1,2,..,N,其中yi属于{-1,1},并且有T个基分类器，则可以按照如下过程来训练基分类器。3)合并基分类器：给定一个未知样本z,输出分类结果为加