68
правок
Изменения
→Бустинг
'''Бустинг''' (англ. boosting — улучшение) — это процедура последовательного построения композиции алгоритмов машинного обучения, когда каждый следующий алгоритм стремится компенсировать недостатки композиции всех предыдущих алгоритмов. Бустинг представляет собой жадный алгоритм построения композиции алгоритмов.
Пусть <tex>h(x, a)</tex> - базовый классификатор, где <tex>a</tex> - вектор параметров
Задача состоит в том, чтоб найти такой алгоритм <tex>H_T(x) = \sum_{t=1}^T b_t h(x, a),</tex> где <tex>b_t \in \mathbb{R}</tex> - коэффиценты, такие, чтобы минимизировать эмпирический риск <tex>Q = \sum_i L(H_T(x_i), y_i) \rightarrow min</tex>, где <tex>L(H_T(x_i), y_i)</tex> - функция потерь.
Очевидно, что сложно найти сразу <tex>\{(a_t, b_t)\}_{t=1}^T.</tex> Основная идея в том, чтоб найти решение пошагово <tex>H_t(x) = H_{t - 1}(x) + b_t h(x, a_t)</tex>. Таким образом мы сможем постепенно оценивать изменение эмпирического риска <tex>Q^{(t)} = \sum_{i = 1}^l L(H_t(x_i), y_i) </tex>.
Алгоритмы бустинга:
