R中的adabag包均有函数实现bagging和adaboost的分类建模（另外，ipred包中的bagging（）函数可以实现bagging回归）。第一题就利用adabag包实现bagging和adaboost建模，并根据预测结果选择最优模型。

a)      为了描述这两种方式，先利用全部数据建立模型：

利用boosting（）（原来的adaboost.M1（）函数）建立adaboost分类

library(adabag)

a=boosting(Species~.,data=http://www.mamicode.com/iris) #建立adaboost分类模型

(z0=table(iris[,5],predict(a,iris)$class))  #查看模型的预测结果

模型的预测结果全部正确。

(E0=(sum(z0)-sum(diag(z0)))/sum(z0))        #计算误差率

[1] 0

从结果看，预测的误差率为0。

barplot(a$importance)                       #画出变量重要性图

上图可以得知，各变量的重要性分别为:Petal.Length>Petal.Width>Sepal.Length>Sepal.Width

b<-errorevol(a,iris)                       #计算全体的误差演变

plot(b$error,type="l",main="AdaBoost error vs number of trees") #对误差演变进行画图

 上图可以得知，在第七次迭代后误差率就达到零了，实现预测零误差率。

     接下来，利用bagging（）函数建立bagging分类模型:

     b=bagging(Species~.,data=http://www.mamicode.com/iris) #建立bagging分类模型

(z0=table(iris[,5],predict(b,iris)$class))  #查看模型的预测结果

可以看出，bangging分类将3个Versicolor误分为Virginica，将4个Virginica误分为Versicolor。

(E0=(sum(z0)-sum(diag(z0)))/sum(z0))        #计算误差率

[1] 0.04666667

误差率为0.047。

barplot(b$importance)                       #画出变量重要性图

上图可以得知，各变量的重要性分别为:Petal.Length>Petal.Width>Sepal.Length>Sepal.Width

在全量建模的情况下，对比bagging和adaboost分类，adaboost分类的精确度高达100%，明显优于bagging分类。

b)      下面再做5折交叉验证，这里仅给出训练集和测试集的分类平均误差率：

利用boosting（）（原来的adaboost.M1（）函数）建立adaboost分类

set.seed(1044)  #设定随机种子
samp=c(sample(1:50,25),sample(51:100,25),sample(101:150,25)) #进行随机抽样
a=boosting(Species~.,data=http://www.mamicode.com/iris[samp,]) #利用训练集建立adaboost分类模

从结果看，训练集的预测结果是100%正确，测试集的误差率是0.04，有3个实际为Versicolor误分为Virginica。

接下来，利用bagging（）函数建立bagging分类模型:

b=bagging(Species~.,data=http://www.mamicode.com/iris[samp,]) #利用训练集建立bagging分类模型

Bagging对训练集的预测结果有2个实际为Virginica的误分为Versicolor，误差率为0.027，对测试集的预测结果有2个实际为Versicolor的误分类为Virginica，有2个实际为Virginica的误分为Versicolor，误差率为0.053。

总结：从以上的预测结果对比得知，对于鸢尾花数据集，adabag分类的效果明显优于bagging分类。

R中实现bagging和adaboost的包