决策树桩

Question

我想使用AdaBoost实现一个java应用程序，它可以对大象是非洲象还是亚洲象进行分类。我的Elephant类有字段：

int size;
int weight;
double sampleWeight;
ElephantType type; // (which can be Asian or African).

我是AdaBoost的新手，我了解到好的弱分类器是决策树桩。我想知道是否支持我只创建两个决策树桩(一个用于大小，一个用于重量)，或者我是否应该创建更多的决策树桩(几个不同的大小和几个不同的重量)？分类器的创建到底是什么样子的？

Answer 1

您将创建许多决策树桩。boosting的要点是，每次创建新的分类器(在您的案例中是决策树桩)时，您将增加分类器错误分类的所有实例的权重(重要性)，以便下一个分类器更多地关注错误分类的实例。您可以随机选择在树桩中为每个步骤使用哪两个功能。一旦创建了整个分类器集(树桩)，它们就会使用多数投票对新实例进行分类。