机器学习的Boosting提升法是怎么对未标记数据进行分类的呢？
已解决机器学习的Boosting提升法是怎么对未标记数据进行分类的呢？
展开
收起
1
条回答
写回答
写回答
-
推荐回答在Boosting中需要调整数据元素的权重，下一次分类器所依赖的数据集的权重是由上一个分类器的分类结果得到的，所以Boosting 的基础分类器的构造是串行过程。 1.所以首先对数据集的对象赋予权重，再根据权重抽取若干次得到若干个分类器，假设此时得到了分类器Mi。 2.再利用Mi对数据集中的数据进行分类，根据它的预测分类结果和它真实的分类类别进行对比，从而更新数据集对象的权重。 3.得到新的权重后再根据权重进行抽样，得到新的数据集，用新的数据集去训练分类模型得到下一个分类模型Mi+1，最后将M个分类模型组合起来，对未标记数据进行分类。
2022-07-31 15:11:33赞同 展开评论 打赏
问答分类：
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
