AdaBoost 분류기 설명: 코드 예제와 함께하는 시각적 가이드

AdaBoost는 가중치가 부여된 결정 트리의 시퀀스를 사용하여 예측을 하는 앙상블 머신 러닝 모델입니다. 이는 최종 결정에 더 많은 영향을 미치는 잘 수행되는 트리를 통해 트리를 가중치 투표 시스템으로 결합합니다. 모델의 강점은 각 새로운 트리가 이전 트리의 실수를 보완하고 수정하는 적응적 학습 프로세스에 있습니다. 알고리즘은 각 훈련 예제에 동일한 가중치를 부여한 다음 각 트리의 성능에 따라 이러한 가중치를 업데이트합니다. 이 프로세스는 일반적으로 50-100개의 트리까지 반복됩니다. 최종 예측은 각 트리의 중요도 값에 의해 가중치가 부여된 모든 트리의 투표를 결합하여 이루어집니다.