Adaboost调参

  Sklearn中的Adaboost接口是在sklearn.ensemble中，ensemble是集成的意思，在这个包中含有很多集成模型，Adaboost就是封装在ensemble中，我们需要做的就是知道如何对模型进行调参，要知道Adaboost使用的基学习器就是决策树，如果解决分类问题那就是分类树，如果解决回归问题就是回归树，对应的函数就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor。这俩就是我们使用的最多的函数。回归和分类其实大体参数都是一样的。
Adaboost参数分为两类，第一类是指Adaboost的框架参数，第二类就是Adaboost使用的基学习器参数


下面就先针对Adaboost框架参数介绍：
Adaboost分类器官方文档
1、base_estimator
  这个参数是规定基学习器是什么，如果我们默认，那么Adaboost就会采用决策树，AdaBoostClassifier使用分类树、AdaBoostRegressor使用回归树，一般来说，这个参数是默认的，不需要我们进行改动。
2、n_estimators
  AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor都有，是我们弱学习器的最大迭代次数，或者可以说是基学习器的个数，这个参数是比较重要的，一般来需要我们进行细调，参数默认的值为50，如果参数值太大，容易过拟合；参数值太小，容易欠拟合。
2、learning_rate
  乍一看，这个参数的含义是学习率，有点像之前学习梯度下降法里面的学习率，其实不是的，Adaboost学习算法中并没有使用梯度下降法，所以这里的学习率和梯度下降法里的学习率不一样，但是却有点相似。具体来看，我们知道在Adaboost学习算法中，我们学习的策略是一个一个对基学习器进行学习，然后学习找到每个基学习器的系数，具体表示为：



上面的式子中多了一个v，这个v其实就是adaboost中学习率的意思，即调整每次叠加模型时的权值。在ensemble参考文档中是这么介绍这个参数的：


  缩小每个分类器的贡献程度，后面又说到learning_rate和n_estimators之间存在权衡关系，这说明在调参过程中learning_rate和n_estimators是相互的，合理调节这两个参数可以很好缓解过拟合问题。
这个参数还有一个特殊的名字，叫做正则化参数，范围为0-1。


3、algorithm
  这个参数比较特殊，只有AdaBoostClassifier才有这个参数。主要原因是sklearn中实现的AdaBoostClassifier有两种方式，分别为：SAMME和SAMME.R，SAMME.R必须要基学习器支持类概率计算，这点刚好在决策树中就有，所以在AdaBoostClassifier中默认的就是SAMME.R，并且SAMME.R也比SAMME收敛速度要快，能通过更少的迭代次数获得更低的误差。在调参时不需要改变这个参数。
SAMME和SAMME.R介绍


4、loss
  这个参数的而含义是定义损失函数，可选的参数有：linear、square、exponential，分别对应于线性损失函数，平方损失函数、指数损失函数，要注意这个参数只有在AdaBoostRegressor中才有，分类器中是没有这个参数的，这是因为如果用Adaboost解决回归问题我们的算法和原始算法不一样，详细可以参考这篇文档Adaboost回归算法介绍


一般来说，如果用Adaboost解决分类问题，这个参数可以不用管。



缩小每个分类器的贡献程度，后面又说到learning_rate和n_estimators之间存在权衡关系，这说明在调参过程中learning_rate和n_estimators是相互的，合理调节这两个参数可以很好缓解过拟合问题。
这个参数还有一个特殊的名字，叫做正则化参数，范围为0-1。


3、algorithm
  这个参数比较特殊，只有AdaBoostClassifier才有这个参数。主要原因是sklearn中实现的AdaBoostClassifier有两种方式，分别为：SAMME和SAMME.R，SAMME.R必须要基学习器支持类概率计算，这点刚好在决策树中就有，所以在AdaBoostClassifier中默认的就是SAMME.R，并且SAMME.R也比SAMME收敛速度要快，能通过更少的迭代次数获得更低的误差。在调参时不需要改变这个参数。
SAMME和SAMME.R介绍


4、loss
  这个参数的而含义是定义损失函数，可选的参数有：linear、square、exponential，分别对应于线性损失函数，平方损失函数、指数损失函数，要注意这个参数只有在AdaBoostRegressor中才有，分类器中是没有这个参数的，这是因为如果用Adaboost解决回归问题我们的算法和原始算法不一样，详细可以参考这篇文档Adaboost回归算法介绍
一般来说，如果用Adaboost解决分类问题，这个参数可以不用管。

5、基学习器参数
基学习器参数也指决策树参数，在决策树那篇我们已经介绍过决策树调参的方法，详情参考决策树调参，在AdaBoost中修改基学习器参数需要在基学习器中，例如：

clf = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=5, min_samples_split=10, min_samples_leaf=5),
                         n_estimators=300,learning_rate=1)

我们是在AdaBoostClassifier中定义了一个DecisionTreeClassifier基学习器，对基学习器的调参是在DecisionTreeClassifier中设置的。