Какой критерий информативности используется в алгоритме AdaBoost?
AdaBoost — это итеративный ансамблевый метод. Классификатор AdaBoost создает сильный классификатор, объединяя несколько плохо работающих классификаторов, так что вы получите сильный классификатор с высокой точностью. Основная концепция Adaboost заключается в установке весов классификаторов и обучении выборки данных на каждой итерации, чтобы обеспечить точные прогнозы необычных наблюдений. Любой алгоритм машинного обучения может использоваться в качестве базового классификатора, если он принимает веса в обучающем наборе. Adaboost должен соответствовать двум условиям:
Классификатор должен обучаться в интерактивном режиме на различных взвешенных обучающих примерах.
На каждой итерации он пытается обеспечить идеальное соответствие этим примерам, сводя к минимуму ошибку обучения.
==============================
Первоначально Adaboost случайным образом выбирает обучающую подгруппу.
Он итеративно обучает модель машинного обучения.AdaBoost, выбирая обучающий набор на основе точного прогноза последнего обучения.
Он присваивает более высокий вес неправильно классифицированным наблюдениям, чтобы в следующей итерации эти наблюдения получили высокую вероятность классификации.Кроме того, он присваивает вес обученному классификатору на каждой итерации в соответствии с точностью классификатора.Более точный классификатор получит больший вес.Этот процесс повторяется до тех пор, пока полные обучающие данные не будут соответствовать без какой-либо ошибки или пока не будет достигнуто указанное максимальное количество оценок.
Чтобы классифицировать, проведите «голосование» по всем созданным вами алгоритмам обучения.
Смотри Пайтон код алгоритма здесь https://informatics-ege.blogspot.com/2022/07/adaboost-algorithm-and-learn-adaboost.html
Ответ
@machinelearning_interview
AdaBoost — это итеративный ансамблевый метод. Классификатор AdaBoost создает сильный классификатор, объединяя несколько плохо работающих классификаторов, так что вы получите сильный классификатор с высокой точностью. Основная концепция Adaboost заключается в установке весов классификаторов и обучении выборки данных на каждой итерации, чтобы обеспечить точные прогнозы необычных наблюдений. Любой алгоритм машинного обучения может использоваться в качестве базового классификатора, если он принимает веса в обучающем наборе. Adaboost должен соответствовать двум условиям:
Классификатор должен обучаться в интерактивном режиме на различных взвешенных обучающих примерах.
На каждой итерации он пытается обеспечить идеальное соответствие этим примерам, сводя к минимуму ошибку обучения.
==============================
Первоначально Adaboost случайным образом выбирает обучающую подгруппу.
Он итеративно обучает модель машинного обучения.AdaBoost, выбирая обучающий набор на основе точного прогноза последнего обучения.
Он присваивает более высокий вес неправильно классифицированным наблюдениям, чтобы в следующей итерации эти наблюдения получили высокую вероятность классификации.Кроме того, он присваивает вес обученному классификатору на каждой итерации в соответствии с точностью классификатора.Более точный классификатор получит больший вес.Этот процесс повторяется до тех пор, пока полные обучающие данные не будут соответствовать без какой-либо ошибки или пока не будет достигнуто указанное максимальное количество оценок.
Чтобы классифицировать, проведите «голосование» по всем созданным вами алгоритмам обучения.
Смотри Пайтон код алгоритма здесь https://informatics-ege.blogspot.com/2022/07/adaboost-algorithm-and-learn-adaboost.html
Ответ
@machinelearning_interview