【摘 要】
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近几十年来,集成学习引起了工业界的极大关注,它是统计学家们在机器学习领域重点研究的对象之一。集成学习通过训练多个单一学习器并对其结果进行有效融合,能够显著提高单一学习器的泛化性能。本文在充分考虑Bagging,Ada Boost和随机森林等集成学习算法的基础上提出了一种基于KNN的改进的Ada Boost算法。由于Ada Boost算法中各单一学习器之间的相关性较高,本文将借鉴随机森林算法的思想来
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近几十年来,集成学习引起了工业界的极大关注,它是统计学家们在机器学习领域重点研究的对象之一。集成学习通过训练多个单一学习器并对其结果进行有效融合,能够显著提高单一学习器的泛化性能。本文在充分考虑Bagging,Ada Boost和随机森林等集成学习算法的基础上提出了一种基于KNN的改进的Ada Boost算法。由于Ada Boost算法中各单一学习器之间的相关性较高,本文将借鉴随机森林算法的思想来优化Ada Boost算法的性能,即每次训练单一学习器前随机选取部分特征,而不是使用全部特征来训练弱分类器。进一步本文将通过模拟及实际数据分析来展示本文所建议方法的优势。在模拟学习中将KNN算法,Bagging算法,Ada Boost算法,改进的Bagging算法和改进的Ada Boost算法进行性能比较,结果发现改进的Ada Boost算法具有更好的预测性能,其次是Ada Boost算法,改进的Bagging算法,Bagging算法和KNN算法。最后,将改进的Ada Boost算法用于实际数据分析,首先对不平衡的信用卡欺诈数据集进行SMOTE采样,然后使用KNN算法,Bagging算法,Ada Boost算法,改进的Bagging算法和改进的Ada Boost算法对处理后的数据集进行训练分析和性能比较,结果表明改进后的AdaBoost算法的预测性能最优。
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