Adaboost 算法与集成学习

这篇文章详细介绍了Boosting方法中的Adaboost算法。首先，解释了如何生成基本分类器。然后，讨论了Adaboost中的数据权重及其目标，详细说明了在每一轮迭代中更新数据权重的方式，并介绍了合并生成最终分类器的过程。 文章总结了Adaboost的全局过程，并描述了Adaboost在回归问题中的算法流程。接着，通过代码示例展示了如何实现Adaboost，并介绍了Adaboost类库的调用方法，特别是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor框架参数及其弱学习器参数。通过这些内容，全面展示了Adaboost算法在分类和回归问题中的应用和实现方法。

随机森林算法与集成学习

这篇文章介绍了随机森林算法与集成学习的相关内容。首先，讨论了聚合模型，包括同权重和不同权重的模型，解释了如何生成g(x)。然后，介绍了Bagging（一袋子模型）和Boosting（提升模型）的基本概念和区别。 文章详细讲解了随机森林算法，并讨论了OOB（Out of Bag）问题。接着，通过鸢尾花数据集进行实战，展示了多种模型结合Bagging的方法，以及随机森林在处理OOB问题中的应用。通过这些内容，全面展示了随机森林算法与集成学习在实际中的应用及其优势。

经典决策树CART、ID3与C4.5

这篇文章介绍了决策树模型的理论与实践。首先，解释了决策树的数学表达，包括整体表达式和迭代表达式。然后，讨论了决策树的分裂指标，介绍了Gini系数与CART算法的应用，其中CART用于分类和回归目标。接着，介绍了信息增益与ID3算法，以及信息增益率与C4.5算法，比较了ID3与C4.5的区别，并讨论了何时停止分裂决策树。 文章总结了决策树的优缺点，并比较了CART、ID3与C4.5。接着，通过鸢尾花数据集进行实战，绘制不同超参数对应的决策树模型图形，并实现回归树，展示不同超参数下决策树模型的回归效果。通过这些内容，全面展示了决策树模型的理论基础及其在分类和回归任务中的应用。