AdaBoost

AdaBoost je výkonná technika používaná ve strojovém učení a datové vědě k vytváření výkonných algoritmů, které zlepšují prediktivní schopnosti. Je to iterativní posilovací typ algoritmu meta-learningu v souboru. Cílem algoritmu AdaBoost je zlepšit správnost slabého modelu učení a vytvořit vylepšený a výkonnější model.

AdaBoost funguje tak, že kombinuje sadu slabých modelů neboli „slabých studentů“ do jediného, robustnějšího modelu. Každý slabý žák je vyškolen v různých aspektech dat a konečný model se skládá z příspěvků každého z nich. Použitím více slabých žáků se model může naučit složitější vzorce v datech, než dokáže jediný silný žák.

Klíčem k AdaBoost je výběr slabých studentů. Pro výběr nejlepší možné kombinace slabých studentů aplikuje AdaBoost na každý datový bod schéma vážení. Váha datového bodu se zvýší, pokud byl nesprávně klasifikován slabým žákem, a sníží se, pokud byl klasifikován správně. Toto váhové schéma umožňuje AdaBoostu zaměřit se na datové body, které se hůře klasifikují, a vytvořit lepší model.

AdaBoost je užitečný pro problémy s klasifikací, protože vytváří výkonný model, který dokáže přesně klasifikovat datové body, dokonce i se zašuměnými nebo neúplnými daty. AdaBoost je také užitečný pro regresní problémy, protože může snížit střední čtvercovou chybu kombinací předpovědí jednotlivých slabých studentů.

Celkově je AdaBoost výkonný nástroj, který lze použít ke snadnému vytváření robustních modelů strojového učení, a to i s neúplnými nebo zašumělými daty. Je to jeden z nejrozšířenějších posilovacích algoritmů a používá se v různých aplikacích, jako je kreditní skóring, počítačové vidění, rozpoznávání obrazu, rozpoznávání řeči a detekce anomálií.