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[交流]
【求助】關于Adaboost算法的疑問 已有4人參與
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如果成員分類器的訓練誤差為0，這時正確分類樣本的重采樣權重就為0，是否應當退出基分類器的構造？那么在決策時，由于該基分類器的權值很大，集成的輸出就完全由這個分類器決定了？（當然，按理說弱分類器分類誤差不應當為0，但不可避免可能會有這種情況出現） |
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濤濤濤123
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小木蟲(金幣+0.5):給個紅包，謝謝回帖交流
mze04532(金幣+3): 精彩回帖~ 2011-04-17 11:38:13
mze04532: 回帖置頂 2012-02-21 08:37:54
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這屬于邊界處理吧，難道訓練錯誤率為0時取beta=0？那你最后如何對這個弱分類器的beta取倒數？ 此時你可以根據數據集的具體情況設定錯誤率為一個很小的數值，例如0.001，計算beta。觀察樣本權重更新就可以知道，此時所有樣本權重都需要乘以beta，beta取任何非0值都一樣的，而且這樣的邊界處理也符合adaboost的原理：沒有錯分，自然不需要對權重進行進一步調整。反而是beta取0顯得不合理，因為這樣會使得所有樣本等價（不要太執(zhí)著權重為0，從權重更新的根本目的考慮，所有樣本權重為0和所有樣本權重為1在這里沒有什么區(qū)別的）。樣本權重相當于沒有改變，而該弱分類器權重較大。但是因為算法并不因此停止，如果還有其他弱分類器也能達到訓練錯誤率0，也同樣會有較大的權重，從而避免由單個弱分類器完全決定強分類器的情況。 |
5樓2011-04-17 09:57:04
6樓2011-04-17 10:15:33
7樓2012-02-20 16:05:23
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