机器学习之自适应增强(Adaboost)

1.Adaboost简介

Adaptive boosting(自适应增强)是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个强分类器，Adaboost可处理分类和回归问题。了解Adaboost算法之前，我们先学习下Boost(增强)和Adaptive(自适应)的概念。

1.1集成学习之Boosting

集成学习不是单独的机器学习方法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成任务，集成学习可以用于分类问题集成、回归问题集成、特征选取集成、异常点检测集成等方面。其思想是对于训练数据集，我们通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略形成一个强学习器，以达到博采众长的目的。在机器学习之随机森林中我们已经用到集成学习中的bagging方法，此处我们详细介绍集成学习中的Boosting方法。

从上图可以看出，Boosting算法的工作机制是从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习器的学习误差率来更新训练样本的权重，使得之前弱学习器1中学习误差率高的训练样本点权重变高。然后这些误差率高的点在弱学习器2中得到更高的重视，利用调整权重后的训练集来训练弱学习器2。如此重复进行，直到弱学习器数达到事先指定的数目T，最终将这T个弱学习器通过集合策略进行整合，得到最终的强学习器。

1.2Adaptive自适应

Adaptive(自适应)体现在前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到得到某个预定的足够小的错误率或达到预定的最大迭代次数。

1.3Adaboost流程

结合Adaptive(自适应)和Boost(增强)概念，我们来具体介绍下Adaboost迭代算法流程。

• 初始化训练数据的权值分布。如果有N个样本，则每一个训练样本最开始都被赋予相同的权值1/N。
• 训练弱分类器。训练过程中，如果某个样本点已经被准确的分类，那么在构造下一个训练集中，他的权值会被降低。相反，如果某个样本点没有被准确分类，那么它的权值就会得到提高。权值更新过的样本集会被用于训练下一个分类器，整个训练过程如此迭代的进行下去。
• 多个弱分类器组合成强分类器。各个弱分类器的训练过程结束后，增加分类误差率小的弱分类器的权重，使其在最终的分类函数中起着较大的决定作用；而降低分类误差率大的弱分类器的权重，使其在最终的分类函数中起着较小的决定作用。

那么我们便要思考，如何计算学习误差率e？,如何得到弱学习器权重系数α? ,如何更新样本权重D？,使用哪种结合策略？我们将在Adaboost分类和回归算法中给出详细解答。

2.Adaboost分类算法

假设我们的训练样本为

$$T=\{ (x_1,y_1) , (x_2,y_2),…, (x_m,y_m)\}$$
训练集在第k个弱学习器的输出权重为
$$D(k)=(w_{k1},w_{k2},w_{k3},...,w_{km});\ w_{1i}=\frac{1}{m};\ i=1,2,3,...,m$$
Adaboost分类算法中包含二元分类和多元分类问题，多元分类问题为二元分类的推广。为方便推导，此处我们假设是二元分类问题，输出类别为{-1,1}。那么第k个弱分类器Gk(x)在训练集上的 学习误差率为
$$e_k=P(G_k(x_i)\neq y_i)=\sum_{i=1}^{m}w_{ki},I(G_k(x_i)\neq y_i)$$
对于二元分类问题，第k个 弱分类器Gk(x)的权重系数为
$$\alpha_k=\frac{1}{2}log\frac{1-e_k}{e_k}$$
从上式可以看出，如果分类误差率ek越大，则对应的弱分类器权重系数αk越小。也就是说，误差率越大的弱分类器权重系数越小。

假设第k个弱分类器的样本集权重系数为D(k)=(wk1,wk2,…,wkm)，则更新后的第k+1个弱分类器的样本集权重系数如下所示，此处Zk是规范化因子。

$$w_{k+1,i}=\frac{w_{ki}}{Z_k}exp(-\alpha_k y_i G_k(x_i))$$

$$Z_k=\sum_{i=1}^{m}w_{ki}exp(-\alpha_ky_iG_k(x_i))$$

从wk+1,i计算公式可以看出，如果第i个样本分类错误，则yiGk(xi)<0，导致样本的权重在第k+1个弱分类器中增大。如果分类正确，则权重在第k+1个弱分类器中减少。具体为什么选择上述权重系数和样本权重更新公式，我们在下面讲Adaboost损失函数时会详细介绍。

最后Adaboost分类问题采用加权平均法结合策略，最终的强分类器为

$$f(x)=sign(\sum_{k=1}^{K}\alpha_k G_k(x))$$
对于 Adaboost多元分类算法，其实原理和二元分类类似，最主要区别在弱分类器的系数上。比如Adaboost SAMME算法，它的弱分类器的系数如下所示，其中R为类别数。从下式可以看出，如果是二元分类(R=2)，则下式和上述二元分类算法中的弱分类器的系数一致。
$$\alpha_k=\frac{1}{2}log\frac{1-e_k}{e_k}+log(R-1)$$

3.Adaboost回归算法

假设我们的训练样本为

$$T=\{ (x_1,y_1) , (x_2,y_2),…, (x_m,y_m)\}$$
训练集在第k个弱学习器的输出权重为
$$D(k)=(w_{k1},w_{k2},w_{k3},...,w_{km});\ w_{1i}=\frac{1}{m};\ i=1,2,3,...,m$$
我们先看回归问题中的误差率。对于第k个弱学习器，计算他在训练集上的最大误差
$$E_k=max|y_i-G_k(x_i)|\ i=1,2,3,...,m$$
然后计算每个样本的相对误差
$$e_{ki}=\frac{|y_i-G_k(x_i)|}{E_k}$$
上述公式是损失为线性的情况，如果我们采用平方误差或指数误差，则相对误差如下所示。
$$e_{ki}=\frac{(y_i-G_k(x_i))^2}{E_k^2}$$

$$e_{ki}=1-exp(\frac{-y_i+G_k(x_i)}{E_k})$$

最终得到第k个弱学习器的学习误差率

$$e_k=\sum_{i=1}^{m}w_{ki}e_{ki}$$
那么 弱学习器的权重系数为
$$\alpha_k=\frac{e_k}{1-e_k}$$
然后 更新样本权重D，第k+1个弱分类器的样本集权重系数如下所示，其中Zk为规范化因子。
$$w_{k+1,i}=\frac{w_{ki}}{Z_k}\alpha _k^{1-e_{ki}}$$

$$Z_k=\sum _{i=1}^{m}w_{ki}\alpha _k^{1-e_{ki}}$$

最后Adaboost回归问题采用加权平均法结合策略，最终的强回归器为

$$f(x)=\sum_{k=1}^{K}(ln\frac{1}{\alpha_k})G_k(x)$$

4.Adaboost损失函数

上述我们介绍了Adaboost分类的弱学习器权重系数公式和样本权重更新公式，但并没具体解释公式来源，此处我们通过Adaboost损失函数来进行推导。Adaboost模型是加法模型，学习算法为前向分布学习算法，损失函数为指数函数。

• 加法模型：最终强分类器是若干个弱分类器加权平均得到。
• 前向分布算法：算法是通过一轮轮弱学习器得到，利用前一轮弱学习器的结果来更新后一个弱学习器的训练权重。

假设第k-1轮和第k轮强学习器为

$$f_{k-1}(x)=\sum_{i=1}^{k-1}\alpha_i G_i(x)$$

$$f_k(x)=\sum_{i=1}^{k}\alpha_i G_i(x)$$

因此我们可以得到

$$f_k(x)=f_{k-1}(x)+\alpha_k G_k(x)$$
可见强学习器是通过前向分布算法一步步得到。Adaboost损失函数为指数函数，即定义损失函数为
$$\underset{\alpha ,G}{\underbrace{\arg\min}} \sum_{i=1}^{m}exp(-y_if_k(x))$$
利用前向分布学习算法的关系可以得到损失函数为
$$(\alpha_k,G_k(x))=\underset{\alpha ,G}{\underbrace{\arg\min}} \sum_{i=1}^{m}exp[(-y_i)(f_{k-1}(x)+\alpha_k G_k(x))]$$
令 ${w}'_{ki}=exp(-y_if_{k-1}(x))$，它的值不依赖于 $\alpha,G$而改变，仅仅依赖于 $f_{k-1}(x)$，因此 ${w}'_{ki}$与最小化无关。将此式代入损失函数，损失函数转化为

$$(\alpha_k,G_k(x))=\underset{\alpha ,G}{\underbrace{\arg\min}} \sum_{i=1}^{m}{w}'_{ki}exp[-y_i\alpha_k G_k(x))]$$
首先我们求Gk(x)可以得到
$$G_k(x)=\underset{G}{\underbrace{\arg\min}} \sum_{i=1}^{m}{w}'_{ki},I(y_i\neq G(x_i))$$
将Gk(x)代入损失函数，并对α进行求导，使其等于0，于是我们得到
$$\alpha_k=\frac{1}{2}log\frac{1-e_k}{e_k}$$
其中ek为我们前面介绍的 分类误差率
$$e_k=\frac{\sum_{i=1}^{m}{w}'_{ki},I(y_i\neq G(x_i))}{\sum_{i=1}^{m}{w}'_{ki}}=\sum_{i=1}^{m}w_{ki},I(y_i\neq G(x_i))$$
最后利用 $f_k(x)=f_{k-1}(x)+\alpha_k G_k(x)$、 ${w}'_{k,i}=exp(-y_if_{k-1}(x))$、 ${w}'_{k+1,i}=exp(-y_if_{k}(x))$，我们即可得到 样本权重的更新。
$${w}'_{k+1,i}={w}'_{k,i}exp[-y_i\alpha_kG_k(x_i)]$$

$${w}'_{k+1,i}=\frac{w_{k,i}}{Z_k}exp[-y_i\alpha_kG_k(x_i)]$$

$$Z_k=\sum_{i=1}^{m}w_{ki}exp(-\alpha_ky_iG_k(x_i))$$

5.Adaboost算法正则化

为了防止Adaboost过拟合，通常也会加入正则化项，这个正则化项通常称为步长(learning rate)。定义为ν,对于前面的弱学习器的迭代

$$f_k(x)=f_{k-1}(x)+\alpha_kG_k(x)$$
如果我们加上正则化项，则有
$$f_k(x)=f_{k-1}(x)+v\alpha_kG_k(x)$$
v的取值为(0,1]。对于同样的训练集，较小的ν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。

6.Sklearn实现Adaboost算法

我们经常需要通过改变参数来让模型达到更好的分类或回归结果，具体参数设置可参考sklearn官方教程。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import make_gaussian_quantiles

#生成二维正态分布，生成的数据分为两类，500个样本，2个样本特征，协方差系数为2
X1,y1=make_gaussian_quantiles(cov=2.0,n_samples=500,
                              n_features=2,n_classes=2,
                              random_state=1)
#生成二维正态分布，生成的数据分为两类，500个样本，2个样本特征，协方差系数为1.5
X2,y2=make_gaussian_quantiles(mean=(3,3),cov=1.5,
                              n_samples=400,n_features=2,
                              n_classes=2,random_state=1)
#将两组数据合为一组
X=np.concatenate((X1,X2))
y=np.concatenate((y1,-y2+1))

#绘画生成的数据点
plt.figure()
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],marker='o',c=y)
plt.show()

# 训练数据
clf=AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(
                       max_depth=2,min_samples_split=20,
                       min_samples_leaf=5),algorithm="SAMME",
                       n_estimators=200,learning_rate=0.8)
clf.fit(X,y)

#将训练结果绘画出来
plt.figure()
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
                     np.arange(y_min, y_max, 0.02))
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
cs = plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o', c=y)
plt.show()

#训练模型的得分
print(clf.score(X,y))
#0.913333333333

7.Adaboost算法优缺点

7.1Adaboost优点

• 不容易发生过拟合。
• Adaboost是一种有很高精度的分类器。
• 当使用简单分类器时，计算出的结果是可理解的。
• 可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。

7.2Adaboost缺点

• 训练时间过长。
• 执行效果依赖于弱分类器的选择。
• 对样本敏感，异常样本在迭代中可能会获得较高的权重，影响最终的强学习器的预测准确性。

8.推广

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文章参考

• 集成学习之Adaboost算法原理小结