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前言

大家好，我是鬼仔，今天带来《机器学习高频面试题详解》专栏的第四章中模型融合第三部分的内容：迭代法，基于迭代的经典方法有三种：boosting、stacking和blending，今天先讲第一种boosting算法。这是鬼仔第一次开设专栏，每篇文章鬼仔都会用心认真编写，希望能将每个知识点讲透、讲深，帮助同学们系统性地学习和掌握机器学习中的基础知识，希望大家能多多支持鬼仔的专栏～

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一、原理

1. 核心思想

Boosting的核心思想是通过串行训练一系列基模型，每个模型都试图纠正前一个模型的预测误差。这样，后续的模型会更加关注在前一个模型中预测错误的样本，从而在整个训练过程中逐步提高整体模型的预测性能。也就是说，Boosting方法主要通过降低模型的偏差来提高预测性能。

2. 基本流程

1）初始化：首先为训练数据集中的每个样本分配相同的权重：，其中N是训练数据集的大小。

2）基模型训练：对于每个基模型（如决策树、支持向量机等），按照以下步骤进行训练：

• 使用带权重的训练数据集训练模型；
• 计算模型在训练数据集上的预测误差；
• 计算模型的权重（通常使用预测误差来计算模型权重，例如，权重可以是预测误差的函数）；
• 根据模型的预测误差调整训练数据集中每个样本的权重，使得预测错误的样本在后续模型中具有更大的权重。

3）模型融合：在训练完所有基模型后，需要将它们的预测结果进行融合。Boosting方法通常使用加权平均或加权投票的方式进行融合，其中模型的权重由预测误差计算得出。

二、面试真题

1. Boosting方法的优缺点？

1）优点：

• 高预测性能：Boosting方法可以显著提高预测性能，尤其是当基模型的性能较差时；
• 降低偏差：Boosting方法主要通过降低模型的偏差来提高预测性能，因此对于偏差较大的基模型（如浅层决策树）非常有效；
• 自适应：Boosting方法可以自适应地调整训练数据集的权重，使得后续模型更关注预测错误的样本。

2）缺点：

1. 计算复杂度：Boosting方法需要串行训练基模型，因此计算复杂度较高，尤其是在大数据集上。
2. 容易过拟合：Boosting方法在降低模型偏差的同时可能增加模型的方差，因此在某些情况下可能导致过拟合。
3. 对噪声敏感：Boosting 方法通过