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boosting集成原理：什么是boosting?
更新时间:2021年04月30日15时19分 来源:传智教育 浏览次数:
什么是boosting?
随着学习的积累从弱到强，简而言之：每新加入一个弱学习器，整体能力就会得到提升。代表算法：Adaboost，GBDT，XGBoost。
实现过程
（1）训练第一个学习器
（2）调整数据分布
（3）训练第二个学习器
（4）再次调整数据分布
（5）依次训练学习器，调整数据分布
（6）整体过程实现
关键点：
如何确认投票权重?
如何调整数据分布?
AdaBoost的构造过程小结
bagging集成与boosting集成的区别：
区别一:数据方面
Bagging：对数据进行采样训练;
Boosting：根据前一轮学习结果调整数据的重要性。
区别二:投票方面
Bagging：所有学习器平权投票;
Boosting：对学习器进行加权投票。
区别三:学习顺序
Bagging的学习是并行的，每个学习器没有依赖关系;
Boosting学习是串行，学习有先后顺序。
区别四:主要作用
Bagging主要用于提高泛化性能(解决过拟合，也可以说降低方差)
Boosting主要用于提高训练精度 (解决欠拟合，也可以说降低偏差)
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