Adaboost in Sklearn

„Adaboost ist eine Gradienten -Boosting -Technik, mit der Schwache in starke Lernende konvertiert werden. Es wird in verschiedenen wettbewerbsfähigen Plattformen für maschinelles Lernen häufig verwendet. In diesem Artikel wird der Adaboost -Algorithmus, seine Verwendung und seine Implementierung in Sklearn erörtert.”

Was lernt Ensemble??

Durch die Kombination vieler Modelle verbessert Ensemble Learning die Ergebnisse des maschinellen Lernens. Im Vergleich zur Verwendung eines einzelnen Modells ermöglicht diese Strategie die Erzeugung einer größeren Vorhersageleistung. Um die Varianz zu verringern (Bagging), die Verringerung der Verzerrung (Boosting) und die Verbesserung der Vorhersagen, mischen Ensemble -Ansätze mehrere maschinelle Lerntechniken in ein prädiktives Modell (Stapelung).

Was ist Adaboost??

Adaboost ist ein Beispiel für „Ensemble Learning“, bei dem viele Lernende verwendet werden, um einen effektiveren Lernalgorithmus zu schaffen. Adaboost arbeitet mit der Auswahl eines grundlegenden Algorithmus (wie Entscheidungsbäumen) und verbessert ihn inkrementell, indem die nicht ordnungsgemäß kategorisierten Stichproben im Trainingssatz berücksichtigt werden. Wir wählen eine grundlegende Methode aus und geben jedem Trainingsbeispiel das gleiche Gewicht. Das Trainingssatz ist bei jeder Iteration dem Basialgorithmus ausgesetzt, und die Gewichte der Fälle, die fälschlicherweise kategorisiert wurden, sind erhöht. Wir wenden den Basislernenden jedes Mal auf das Trainingssatz mit aktualisierten Gewichten an, wenn wir die „N“ -Zeiten wiederholen. Der gewichtete Durchschnitt der „N“ -Lernenden machen das endgültige Modell aus.

Warum verwenden wir Adaboost??

Da die Eingabeparameter im Adaboost -Algorithmus nicht gleichzeitig optimiert sind, ist er weniger durch Überanpassung beeinflusst. Durch die Anwendung von Adaboost kann die Genauigkeit der schwachen Klassifikatoren erhöht werden. Anstelle von Binärklassifizierungsproblemen wird Adaboost auch verwendet, um Text- und Bildklassifizierungsprobleme zu lösen. Adaboost wird auch häufig in herausfordernden Problemen mit maschinellem Lernen eingesetzt.

Implementierung von Adaboost in Sklearn

Bibliotheken importieren
von Sklearn.Ensemble Import AdaboostClassifier
von Sklearn.Datensätze importieren make_classification
Erstellen des Datensatzes
X, y = make_classification (n_samples = 500, n_features = 4, n_informative = 2, n_redundant = 0, random_state = 0, shuffle = false)
print ("Feature -Daten ist", x)
print ("Etikettendaten ist", y)

Ausgang

Feature -Daten sind [0).44229321 0.08089276 0.54077359 -1.81807763]
[1.34699113 1.48361993 -0.04932407 0.2390336]
[-0.54639809 -1.1629494 -1.00033035 1.67398571]
…
[0.8903941 1.08980087 -1.53292105 -1.71197016]
[0.73135482 1.25041511 0.04613506 -0.95837448]
[0.26852399 1.70213738 -0.08081161 -0.70385904]]]
Label data is [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 01 0 ich
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

Erstellen des Modells und Vorhersagen machen

clf = adaboostClassifier (n_estimators = 100, random_state = 0)
Clf.fit (x, y)
print ("Ausgangsbezeichnung ist", CLF.vorhersagen ([[1).5, 1, 0.5, -0.5]])))
print ("Klassifizierungsbewertung ist", CLF.Punktzahl (x, y))

Ausgang

Ausgangsbezeichnung ist [1]
Klassifizierungsbewertung ist 0.94

Abschluss

Wir haben den Adaboost -Algorithmus im maschinellen Lernen diskutiert, einschließlich Ensemble -Lernen, seiner Vorteile und der Implementierung in Sklearn. Dies ist ein hilfreicher Algorithmus, da er eine Reihe von Modellen verwendet, um die Ausgabe anstelle eines zu entscheiden und die schwachen Lernenden in starke Lernende umzuwandeln. Sklearn bietet eine Adaboost -Implementierung in der „Ensemble“ -Klasse, in der wir benutzerdefinierte Parameter für das Modell bereitstellen.