Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Бустинг, AdaBoost

1505 байт добавлено, 21 январь
AdaBoost
AdaBoost вызывает слабые классификаторы в цикле <tex>t = 1,...,T</tex>. После каждого вызова обновляется распределение весов <tex>D_t</tex>, которые отвечают важности каждого из объектов обучающего множества для классификации. На каждой итерации веса каждого неверно классифицированного объекта возрастают, таким образом новый комитет классификаторов «фокусирует своё внимание» на этих объектах.
 
===Достоинства и недостатки===
'''Достоинства:'''
# Простота реализации
# Хорошая обобщающая способность. В реальных задачах удаётся строить композиции, превосходящие по качеству базовые алгоритмы. Обобщающая способность может улучшаться по мере увеличения числа базовых алгоритмов.
# Время построения композиции практически полностью определяется временем обучения базовых алгоритмов.
# Возможность идентифицировать выбросы. Это наиболее «трудные» объекты $x_i$, для которых в процессе наращивания композиции веса $w_i$ принимают наибольшие значения.
'''Недостатки:'''
# Склонен к переобучению при наличии значительного уровня шума в данных.
# Требует достаточно длинных обучающих выборок. Другие методы линейной коррекции, в частности, бэггинг, способны строить алгоритмы сопоставимого качества по меньшим выборкам данных.
 
===Алгоритм для задачи построения двоичного классификатора===
64
правки

Навигация