为什么adaboost对outliers敏感

如题,一道笔试题,昨天面试的时候面试官让说随机森林和GBDT的优缺点,除了并行之外,记得看的面经上有说adaboost对outliers敏感,又问为什么,lz就不知道了。。。
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分类错的样本会有更大的权重 但它是outliers 所以
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发布于 2017-09-24 15:55
adaboost是基于改变错分样本的权重来训练基学习器的,异常样本肯定会被错分吧,然后一直加重它的权重,是不是不太好。。。。好吧,我瞎掰的😑
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发布于 2017-09-24 15:56
权重D(xi)[t]=D(xi)[t-1]*exp(-ai*f(x)*yi)/z; ai是错误率,z是归一化参数,全凭印象,有错请指正
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发布于 2017-09-24 16:04
嗯,明白了,是因为残差学习的关系,至于为什么说adaboost,是因为当时我看的面经是说的adaboost对异常值敏感,我还以为主要是因为指数损失的原因,感谢楼上几位。。。我有点死记面经了,遇到不会的应该从最初的原理推导入手,看看最有可能是哪里的原因
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发布于 2017-09-24 16:17

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