AdaBoost算法是数据科学领域中一种高效的机器学习算法。在数据科学面试中，经常会遇到与AdaBoost算法相关的各种问题，这些问题可能涉及算法的工作机制、背后的数学原理或图形直觉。本文将探讨与AdaBoost算法相关的一些常见面试问题。
弱学习器与决策树桩
在机器学习中，弱学习器是指准确率非常低的机器学习算法，几乎总是略高于50%。这意味着它们在测试数据集上的表现不佳，给出的结果不可靠。决策树桩是一种深度最大为一的决策树。可以清楚地理解，深度最大的决策树将具有非常低的准确率，因此它也是一种弱学习器。因此，决策树桩是弱学习器。它们在数据集中只有一个分割，并且这个分割是基于准确率的。然而，将多个弱学习器结合起来可以获得更高、更可靠的准确率，因此在AdaBoost中，会训练多个弱学习器。最终，得到了一个具有更高准确率的强学习器。在AdaBoost中，可以选择任何算法作为弱学习器。然而，在AdaBoost中，决策树桩通常被选为弱学习器。选择决策树作为弱学习器是为了获得更高的准确率，并且可以看到模型在训练和训练后在后端的操作。
AdaBoost为何被称为逐步累加方法？
AdaBoost是一种提升算法，它通过添加多个弱学习器的结果来获得最终的强学习器。因此，它被称为累加方法。这里的“逐步”意味着在AdaBoost中，一个弱学习器被训练后，第一个阶段训练中出现的错误将传递给第二个弱学习器，以避免在未来的训练阶段中犯同样的错误。因此，它是一种逐步方法。在这里，可以看到AdaBoost中弱学习器的逐步累加场景，因此它被称为逐步累加方法。
AdaBoost的工作原理是什么？
AdaBoost中的Alpha项是什么？
// 正确分类点的权重更新公式
w_i = w_i * exp(-alpha * y_i * f(x_i))
// 错误分类点的权重更新公式
w_i = w_i * exp(alpha * y_i * f(x_i))
- AdaBoost是一种提升算法，被称为逐步累加方法，因为它遵循在后续训练阶段添加弱学习器。
- 大多数情况下，决策树桩被用作AdaBoost中的弱学习器，以了解算法的后端并提高准确率。
- 在AdaBoost中，错误率小于Alpha项，因此给予弱学习器的权重较小。因此，在权重更新中，犯错误的弱学习器将通过Alpha项获得更高的权重。