## R语言Adaboost回归
Adaboost（自适应增强）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是一个迭代的集成学习算法，通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高预测性能。在本文中，我们将介绍如何使用R语言实现Adaboost回归，并提供代码示例。
### 算法原理
Adaboost基于一个简单的思想，即将多个弱分类器组合成一个强分类器。在每一轮迭代中，Adaboost
原创
2023-07-28 06:38:02
533阅读
最近论文，刚好研究下R的回归分析。作此笔记，以便将来参考。
1.读入数据，R-STUDIO直接有按钮，否则就
> zsj <- read.csv("D:/Paper/data/zsj.csv")
数据一般从excel的CSV或者txt里读取，实现整理好以符合R的数据框的结构
ps1：这块有很多包提供
转载
2023-06-02 14:20:08
174阅读
# Adaboost算法在R语言中的实现
## 介绍
在机器学习领域中，Adaboost（自适应增强）是一种常用的集成学习算法。它通过串行训练一系列弱分类器，并根据每个弱分类器的准确率进行加权，从而得到一个强分类器。本文将详细介绍Adaboost算法在R语言中的实现步骤，并提供相应的代码。
## Adaboost算法流程
Adaboost算法的主要步骤包括数据准备、弱分类器训练和权重更新。下
原创
2023-09-04 06:36:07
204阅读
# Adaboost 算法及其在 R 语言中的实现
Adaboost（Adaptive Boosting，适应性增强）是一种强大的集成学习算法，广泛应用于分类问题。它通过结合多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强学习器，以提高模型的准确性。本文将介绍 Adaboost 的基本原理，并展示如何在 R 语言中实现该算法，包括一个代码示例。
## Adaboost 的基本原理
Adaboost
# R语言Adaboost算法实现
## 概述
Adaboost是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用R语言实现Adaboost算法。
## 步骤
下面是实现Adaboost算法的一般步骤。我们将用一个表格来展示每个步骤的说明和代码实现。
| 步骤 | 说明 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 初始化
原创
2023-07-15 09:23:19
269阅读
AdaBoost算法与Bagging算法(R语言)不同的是，AdaBoost给每一个训练样本赋予一个权值，并且可以在每次提升后，自动调整权值。在从原始数据集抽取自助样本集时，权值可以影响抽样分布。并且此算法对每个基分类器进行加权，而不是使用投票的方式得到最终结果。算法流程step1N=原数据集大小;k=提升轮数;w={所有样本初始权值1/N};step2step3for i=1 to
原创
2021-03-24 20:07:32
2658阅读
集成算法集成算法（Ensemble method)是目前数据科学家工具箱的一种重要补充。这个工具非常流行，目前是许多机器学习比赛参赛者的选择策略。通常是通过一系列分类器，一般是决策树，然后对预测值进行投票。总而言之，集成算法不是挑选一个模型，而是通过一定的方式将多个模型组合起来。其中两个重要方法是套袋法（bagging)和提升法(boosting)。套袋法和提升法套袋（Bagging）法：集成中的
转载
2024-04-10 14:04:05
56阅读
根据Boosting的理论，通过弱分类器的组合可以得到强分类器。只要该弱分类器稍稍比随机猜测好即可，下面来看看如何一步一步的实现AdaBoost。给样本分配权重AdaBoost是顺序学习，每一轮的训练的样本的权重都是根据该样本在前一轮的表现经过了重新的分配。对于第一轮，我们自然就想到赋予每个样本相等的权重。 w1i=1mi=1,2,⋯,m 代码实现为： D = mat(ones(m,1)/m)
转载
2023-07-07 18:06:55
64阅读
前言 数据可视化是数据挖掘非常重要的一个环节，它不单在查阅了解数据环节使用到，在整个数据挖掘的流程中都会使用到。 因为数据可视化不单可以形象地展示数据，让你对数据有更好的总体上的了解，而且还可以让你清晰的将自己的观点表述出来。因此不仅仅是在项目实施环节，在与客户谈需求或者写论文时，数据可视化也能
转载
2023-12-01 08:44:03
35阅读
目录1.简介2.二分类样本权重和弱学习器系数推导(1)弱学习器系数推导(2)样本权重系数推导3.Adaboost分类算法流程4.Adaboost回归算法流程5.Adaboost正则化6.sklearn实现Adaboost 1.简介Adaboost为加法模型，学习算法为前向分步学习算法。 作为经典的boosting算法，Adaboost通过计算前一个基学习器的误差率，更新后一个基学习器的系数和样本
转载
2024-08-02 15:06:12
341阅读
1.前情回顾上一节有讲到集成学习个体学习器之间根据是否存在依赖关系可以分为强依赖关系，以及不存在强依赖关系。强依赖关系代表算法：boosting系列算法，在boosting系列算法中，adaboost既可以作为分类，又可以作为回归。下面对adaboost做一个总结。复习Boosting算法流程对于m个训练样本，根据初始化权重，训练出弱学习器1，根据弱学习器的学习误差率表现来重新更新样本的权重，使得
转载
2024-02-22 12:28:39
198阅读
文章目录前言一、R代码实现1.导入库2.随机生成原始数据3.RMSD4.梯度下降5.最大似然估计6.做出优化后图像7.求AIC,BIC8.求LRT二、运行结果1.图像输出2.AIC,BIC结果3.优化后的a值4.LRT结果 前言用R语言(或其他)编写和调试一个拟合记忆任务数据的程序，基于所设计的参数，分别用冥函数和指数函数作为模型，利用多种方法（如RMSD、最大似然、贝叶斯等）进行参数寻优，利用
转载
2023-08-14 13:28:02
42阅读
# 使用 R 实现 AdaBoost 算法的指南
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，主要用于分类问题。它通过组合多个弱分类器来提高模型的准确性。对于刚入行的小白来说，理解并实现 AdaBoost 算法可能会显得有些复杂。但通过本文的介绍，你将能够掌握实现流程，并实际在 R 语言中编写相应代码。
## 实现流程
在实现 AdaBoost 算法时，我们需要
线性回归1. 什么是回归分析 回归分析（regression analysis）指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。2. 一元线性回归 回归分析只涉及到两个变量的，称一元回归分析。一元回归
转载
2024-03-14 14:22:39
48阅读
#coding=utf-8
from numpy import *
#coding=utf-8
import re
from numpy import *
def load_data(file_name):
open_file=open(file_name)
read=open_file.readlines()
data=re.split(pattern='!',strin
转载
2024-01-03 12:07:14
35阅读
参考数据挖掘与R语言 一、rpart包中，有建立回归树模型的指令：rpartrt<-rpart(formula, data)有关formula的一些注记~分隔，使响应变量在左边，解释变量在右边，例如y=x+y+w可表示为y~x+y+w+分别表示解释变量：表示交互式变量，例如y=x*z可表示为y~x：z*几个变量间的所有交互式表达式y=x+w+z+x * w+x * z+z * w+x * w
转载
2023-08-13 21:09:44
133阅读
3.1使用图形可以使用pdf等函数将图形直接保存在文件中。在运用attach和detach函数的使用中经常出现错误，比如命名重复的问题，所以，应该尽量避免使用这两个函数。plot是一般的画图函数，hist是直方图，boxplot是箱型图。这些函数会覆盖前面的图形，如何创建多个图形便于同时查看呢？方法有三：1、创建新图形之前先打开一个新的图形窗口，每一幅新图形会出现在最近的图形窗口中。 dev.n
转载
2023-10-09 00:00:41
106阅读
文章目录1. 岭回归2. LASSO3. 主成分回归 - PCR4. 偏最小二乘回归 - PLS 压缩方法 & 降维方法 1. 岭回归法①：lm.ridge函数## lm.ridge函数进行岭回归
# 对样本数据进行标准化处理
data <- data.frame(scale(data0[,2:]))
# 对标准化处理后的数据（不含截距项）进行岭回归
library(MASS)
转载
2023-08-16 09:01:13
115阅读
前言AdaBost算法是Boosting族算法最著名的代表。这一族算法的工作机制也是很类似的：先从初始训练集训练处一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续收到更多关注，然后基于调整之后的的样本分布来训练下一个基学习器；日此往复，直至基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权组合。 由于这里重点介绍的是AdsBoost算法，接
Logistic回归# 设置工作空间
# 把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间
setwd("E:\\R_workspace\\R语言数据分析与挖掘实战\\chp5")
# 读入数据
Data <- read.csv("./data/bankloan.csv")[2:701, ]
View(Data)
# 查看数据框中 完整的记录数
sum(complete.c
转载
2023-06-26 17:38:24
543阅读
