Классификатор AdaBoost: Объяснение с визуальным руководством и примерами кода

AdaBoost - это ансамблевая модель машинного обучения, которая использует последовательность взвешенных деревьев решений для предсказаний. Она объединяет деревья через систему взвешенного голосования, где лучше работающие деревья имеют больше влияния на окончательное решение. Сила модели заключается в ее адаптивном процессе обучения, где каждое новое дерево фокусируется на и исправляет ошибки, сделанные предыдущими деревьями. Алгоритм начинает с присвоения равного веса каждому обучающему примеру, а затем обновляет эти веса на основе производительности каждого дерева. Этот процесс повторяется для заданного количества деревьев, обычно 50-100. Окончательное предсказание делается путем объединения голосов всех деревьев, каждый взвешенный по его значимости.