Classificateur AdaBoost, expliqué : Un guide visuel avec exemples de code

AdaBoost est un modèle d'apprentissage automatique ensembliste qui utilise une séquence d'arbres de décision pondérés pour faire des prédictions. Il combine les arbres par un système de vote pondéré, où les arbres qui fonctionnent mieux ont plus d'influence dans la décision finale. La force du modèle vient de son processus d'apprentissage adaptatif, où chaque nouvel arbre se concentre sur et corrige les erreurs commises par les arbres précédents. L'algorithme commence par attribuer un poids égal à chaque exemple d'entraînement, puis met à jour ces poids en fonction des performances de chaque arbre. Ce processus est répété pour un nombre spécifié d'arbres, généralement compris entre 50 et 100. La prédiction finale est faite en combinant les votes de tous les arbres, chacun pondéré par sa valeur d'importance.