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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Classificador AdaBoost | Commonly Used Boosting Models
Ensemble Learning

Classificador AdaBoostClassificador AdaBoost

AdaBoost é um algoritmo de aprendizado de conjunto que foca em melhorar o desempenho de aprendizes fracos. Funciona treinando iterativamente uma sequência de classificadores fracos em versões ponderadas dos dados de treinamento. A previsão final é uma combinação ponderada das previsões feitas por esses classificadores fracos. O AdaBoost atribui pesos maiores às amostras classificadas incorretamente, permitindo que os modelos subsequentes se concentrem nas instâncias de classificação difícil.

Como o AdaBoost Funciona?

  1. Inicializar Pesos: Atribuir pesos iguais a todas as amostras de treinamento.
  2. Treinar Classificador Fraco: Treinar um classificador fraco nos dados de treinamento usando os pesos atuais da amostra. O classificador fraco visa minimizar a taxa de erro ponderada, onde os pesos enfatizam amostras classificadas incorretamente.
  3. Calcular o Peso do Classificador: Calcular o peso do classificador treinado com base em sua precisão. Classificadores melhores recebem pesos maiores.
  4. Atualizar Pesos das Amostras: Atualizar os pesos das amostras, dando maiores pesos para as amostras classificadas incorretamente pelo classificador atual.
  5. Repetir: Repetir os passos 2-4 por um número predefinido de iterações (ou até que um certo limiar seja atingido).
  6. Previsão Final: Combinar as previsões de todos os classificadores fracos, somando as previsões ponderadas. A classe com a maioria dos votos se torna a previsão final.

Exemplo

Podemos usar a classe AdaBoostClassifier em Python para treinar o modelo AdaBoost e fornecer previsões em dados reais:

Code Description
  • Create and Train AdaBoostClassifier:
    • Create an AdaBoostClassifier model with the AdaBoostClassifier(base_model, n_estimators=50) constructor. This initializes the classifier with 50 weak Logistic Regression estimators.
  • Train the model: Train the model on the training data using the .fit(X_train, y_train) method.
  • Make Predictions:
    • Use the trained AdaBoostClassifier to make predictions on the testing data by calling the .predict(X_test) method. The resulting y_pred contains the predicted labels for the test samples.
  • Calculate F1 Score:
    • Calculate the F1 score to evaluate the model's performance on the testing data. Compute the F1 score using f1_score(y_test, y_pred, average='weighted'). The 'weighted' parameter indicates that the F1 score is calculated as a weighted average across classes, considering class distribution.
    You can find the official documentation with all the necessary information about implementing this model in Python on the official website. Go here if needed.

    A seguinte afirmação é verdadeira: AdaBoost atribui pesos maiores às amostras que foram classificadas CORRETAMENTE?

    Selecione a resposta correta

    Tudo estava claro?

    Seção 3. Capítulo 1
    course content

    Conteúdo do Curso

    Ensemble Learning

    1. Princípios Básicos da Construção de Modelos de Ensemble

    O que é Ensemble de Modelos?Modelos de BaggingModelos ImpulsionadoresEmpilhamento de Modelos

    2. Modelos de Bagging Comumente Utilizados

    Classificador BaggingDesafio: Resolver Tarefa Usando Classificador de BaggingRegressão por AgregaçãoDesafio: Resolvendo Tarefa com Regressor de AgregaçãoFloresta AleatóriaDesafio: Determinar a Importância das Características Usando Floresta AleatóriaÁrvores Extremamente Aleatórias

    3. Modelos de Boosting Mais Usados

    Classificador AdaBoostDesafio: Solução de Tarefas Usando Classificador AdaBoostDesafio: Resolver Tarefa Usando AdaBoost RegressorBoosting de GradienteXGBoostDesafio: Resolução de Tarefa Usando XGBoost

    4. Modelos de Empilhamento Comumente Utilizados

    Classificador StackingDesafio: Resolução de Tarefas Usando Classificador de EmpilhamentoDesafio: Resolvendo Tarefa Usando Regressor de EmpilhamentoUsando Conjuntos como Modelos BaseResumo do Curso

    Ensemble Learning

    Classificador AdaBoostClassificador AdaBoost

    AdaBoost é um algoritmo de aprendizado de conjunto que foca em melhorar o desempenho de aprendizes fracos. Funciona treinando iterativamente uma sequência de classificadores fracos em versões ponderadas dos dados de treinamento. A previsão final é uma combinação ponderada das previsões feitas por esses classificadores fracos. O AdaBoost atribui pesos maiores às amostras classificadas incorretamente, permitindo que os modelos subsequentes se concentrem nas instâncias de classificação difícil.

    Como o AdaBoost Funciona?

    1. Inicializar Pesos: Atribuir pesos iguais a todas as amostras de treinamento.
    2. Treinar Classificador Fraco: Treinar um classificador fraco nos dados de treinamento usando os pesos atuais da amostra. O classificador fraco visa minimizar a taxa de erro ponderada, onde os pesos enfatizam amostras classificadas incorretamente.
    3. Calcular o Peso do Classificador: Calcular o peso do classificador treinado com base em sua precisão. Classificadores melhores recebem pesos maiores.
    4. Atualizar Pesos das Amostras: Atualizar os pesos das amostras, dando maiores pesos para as amostras classificadas incorretamente pelo classificador atual.
    5. Repetir: Repetir os passos 2-4 por um número predefinido de iterações (ou até que um certo limiar seja atingido).
    6. Previsão Final: Combinar as previsões de todos os classificadores fracos, somando as previsões ponderadas. A classe com a maioria dos votos se torna a previsão final.

    Exemplo

    Podemos usar a classe AdaBoostClassifier em Python para treinar o modelo AdaBoost e fornecer previsões em dados reais:

    Code Description
  • Create and Train AdaBoostClassifier:
    • Create an AdaBoostClassifier model with the AdaBoostClassifier(base_model, n_estimators=50) constructor. This initializes the classifier with 50 weak Logistic Regression estimators.
  • Train the model: Train the model on the training data using the .fit(X_train, y_train) method.
  • Make Predictions:
    • Use the trained AdaBoostClassifier to make predictions on the testing data by calling the .predict(X_test) method. The resulting y_pred contains the predicted labels for the test samples.
  • Calculate F1 Score:
    • Calculate the F1 score to evaluate the model's performance on the testing data. Compute the F1 score using f1_score(y_test, y_pred, average='weighted'). The 'weighted' parameter indicates that the F1 score is calculated as a weighted average across classes, considering class distribution.
    You can find the official documentation with all the necessary information about implementing this model in Python on the official website. Go here if needed.

    A seguinte afirmação é verdadeira: AdaBoost atribui pesos maiores às amostras que foram classificadas CORRETAMENTE?

    Selecione a resposta correta

    Tudo estava claro?

    Seção 3. Capítulo 1
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