AdaBoostクラス分類器の解説：ビジュアルガイドとコード例

AdaBoostは、重み付きの決定木のシーケンスを使用して予測を行うアンサンブルマシンラーニングモデルです。各木は重み付き投票システムを通じて組み合わされ、より優れたパフォーマンスを示した木が最終的な決定に大きな影響を与えます。このモデルの強みは、適応型の学習プロセスにあります。各新しい木は前の木の間違いを修正することに焦点を当てています。アルゴリズムは、各トレーニングサンプルに等しい重みを与えることから始まり、各木のパフォーマンスに基づいてこれらの重みを更新します。このプロセスは、通常50〜100個の木が指定されるまで繰り返されます。最終的な予測は、すべての木の投票を組み合わせることによって行われ、各木の重要性値によって重み付けされます。