AdaBoost-Klassifikator erklärt: Ein visueller Leitfaden mit Code-Beispielen

AdaBoost ist ein Ensemble-Maschinenlernen-Modell, das eine Sequenz von gewichteten Entscheidungsbäumen verwendet, um Vorhersagen zu treffen. Es kombiniert die Bäume durch ein gewichtetes Abstimmungssystem, bei dem besser performende Bäume mehr Einfluss auf die endgültige Entscheidung haben. Die Stärke des Modells liegt in seinem adaptiven Lernprozess, bei dem jeder neue Baum sich auf die Fehler konzentriert und korrigiert, die von den vorherigen Bäumen gemacht wurden. Der Algorithmus beginnt damit, jedem Trainingsbeispiel gleiches Gewicht zu geben, und aktualisiert dann diese Gewichte basierend auf der Leistung jedes Baums. Dieser Prozess wird für eine bestimmte Anzahl von Bäumen, typischerweise 50-100, wiederholt. Die endgültige Vorhersage wird durch Kombination aller Baum-Stimmen getroffen, jede gewichtet durch ihren Wichtigkeitswert.