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sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier()函数解析

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发表于 2019-9-11 21:41:20 | 显示全部楼层 |阅读模式
sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier()函数全称AdaBoost分类器。

class sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(base_estimator=None, n_estimators=50,
                                                                                learning_rate=1.0, algorithm=’SAMME.R’,
                                                                                random_state=None)
参数:

base_estimator: 可选参数,默认为DecisionTreeClassifier。理论上可以选择任何一个分类或者回归学习器,不过需要支持样本权重。我们常用的一般是CART决策树或者神经网络MLP。默认是决策树,即AdaBoostClassifier默认使用CART分类树DecisionTreeClassifier,而AdaBoostRegressor默认使用CART回归树DecisionTreeRegressor。另外有一个要注意的点是,如果我们选择的AdaBoostClassifier算法是SAMME.R,则我们的弱分类学习器还需要支持概率预测,也就是在scikit-learn中弱分类学习器对应的预测方法除了predict还需要有predict_proba。

algorithm: 可选参数,默认为SAMME.R。scikit-learn实现了两种Adaboost分类算法,SAMME和SAMME.R。两者的主要区别是弱学习器权重的度量,SAMME使用对样本集分类效果作为弱学习器权重,而SAMME.R使用了对样本集分类的预测概率大小来作为弱学习器权重。由于SAMME.R使用了概率度量的连续值,迭代一般比SAMME快,因此AdaBoostClassifier的默认算法algorithm的值也是SAMME.R。我们一般使用默认的SAMME.R就够了,但是要注意的是使用了SAMME.R, 则弱分类学习器参数base_estimator必须限制使用支持概率预测的分类器。SAMME算法则没有这个限制。

n_estimators: 整数型,可选参数,默认为50。弱学习器的最大迭代次数,或者说最大的弱学习器的个数。一般来说n_estimators太小,容易欠拟合,n_estimators太大,又容易过拟合,一般选择一个适中的数值。默认是50。在实际调参的过程中,我们常常将n_estimators和下面介绍的参数learning_rate一起考虑。

learning_rate: 浮点型,可选参数,默认为1.0。每个弱学习器的权重缩减系数,取值范围为0到1,对于同样的训练集拟合效果,较小的v意味着我们需要更多的弱学习器的迭代次数。通常我们用步长和迭代最大次数一起来决定算法的拟合效果。所以这两个参数n_estimators和learning_rate要一起调参。一般来说,可以从一个小一点的v开始调参,默认是1。

random_state: 整数型,可选参数,默认为None。如果RandomState的实例,random_state是随机数生成器; 如果None,则随机数生成器是由np.random使用的RandomState实例。

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