search

chenchiwei / tradaboost

Transfer learning algorithm TrAdaboost,coded by python
MIT License
119 stars 75 forks source link

关于源域和辅域权重的问题 #7

Open zhangjiantianyasmile opened 6 years ago

zhangjiantianyasmile commented 6 years ago

你好，很抱歉，又来打扰。 看到你把源域和辅域权重的更新又修改为戴文渊paper中提到的更新方式，我想冒昧的问一下，你是在哪些数据集上做的验证证明戴的方法是可以收敛的？ 我怎么是在你之前提到的权重更新方式下才能收敛，戴的方法不能收敛呢？

yuliang-liang commented 6 years ago

我也是这个问题，两种权重我都实验了，第一次迭代就error rate就等于0，实际test并不好，求教该什么原因，负迁移么？

MrDavidG commented 6 years ago

@vilin777 @zhangjiantianyasmile 我也遇到了这个问题， 按照icml 2007上面tradaboost的权重更新方法复现了只有数值型特征的mushroom数据集上的实验，是无法收敛的，加权错误率始终在0.5左右。而按照作者更改之前的tradaboost更新方法（即beta_t是1，beta是-1），实验反而收敛了。。很奇怪

leiseraiesecqd commented 5 years ago

第一次迭代error rate就等于0是因为决策树函数的问题，希望能对大家有帮助，需要设置max_depth, min_samples_leaf这两个参数哈，具体见最新的那个issue。

SAwxl commented 5 years ago

@MrDavidG 你好，请问 作者更改之前的tradaboost更新方法（即beta_t是1，beta是-1） 具体是怎么更新的呢？我目前也在使用tradaboost做训练。谢谢