[人工智能]集成学习task06-Boosting、Adaboost、GBDT和XGBoost

一、Boosting方法的基本思路

什么是"强可学习"和"弱可学习"呢？在概率近似正确PAC学习的框架下：

• 弱学习： 识别错误率小于1/2（即准确率仅比随机猜测略高的学习算法）
• 强学习： 识别准确率很高并能在多项式时间内完成的学习算法

在PAC 学习的框架下，强可学习和弱可学习是 等价的，故可通过反复学习，使得一系列弱分类器达到强分类器的效果。

因次对于Boosting方法来说，有两个问题需要给出答案：
问题一： 每一轮学习应该如何改变数据的概率分布；
问题二： 如何将各个弱分类器组合起来。
关于这两个问题，不同的Boosting算法会有不同的答案，我们接下来介绍一种最经典的Boosting算法----Adaboost

二、Adaboost算法

已整理到另外一篇文章：Adaboost算法

三、前向分步算法和梯度提升决策树(GBDT)

已整理到另外一篇文章：前向分步算法&梯度提升决策树(GBDT)

四、XGBoost

已整理到另外一篇文章：XGBoost算法

五、LightGBM算法

LightGBM与XGBoost算法基本无异，只是对其进行了优化，此处暂不补充，后续学习需要用到再做整理。
参考：DataWhale/ensemble-learning