Изменения

Бустинг представляет собой композицию алгоритмов, в которых ошибки отдельных алгоритмов взаимно компенсируются. Например, в задаче классификации на два класса $Y = {-1, +1}$ в качестве пространства оценок принимают $R = \mathbb{R}$ и <tex>C(b(x)) = \textrm{sign}(b(x))</tex>. Тогда базовые алгоритмы возвращают ответы $−1, 0, +1$. Ответ $b_t(x) = 0$ означает, что базовый алгоритм $b_t$ отказывается от классификации объекта $x$, и ответ $b_t(x)$ не учитывается в композиции. Получаем искомую композицию:<center><tex>a(x) = C(F(b_1(x),...,b_T(x))) = \textrm{sign}\left(\sum\limits_{t=1}^T \alpha_t b_t(x)\right),\ x\in X</tex></center> Большая часть алгоритмов бустинга основывается на итеративном обучении слабых классификаторов с дальнейшей сборкой их в сильный классификатор. Когда они добавляются, им обычно приписываются веса, обычно связанные с [[Общие понятия|точностью обучения]]. После добавления слабого классификатора, веса пересчитываются ('''«пересчёт весовых коэффициентов»'''). Неверно классифицированные входные данные получают больший вес, а правильно классифицированные экземпляры теряют вес. Таким образом, дальнейшее слабое обучение фокусируется на примерах, где предыдущие слабые обучения дали ошибочную классификацию.