İçeriğe geç
Kavram SözlüğüMakine Öğrenmesi

AdaBoost

Zor örneklere giderek daha fazla odaklanarak zayıf öğrenicileri güçlü bir ensemble modele dönüştüren boosting yöntemi.

AdaBoost, boosting ailesinin tarihsel olarak en önemli yöntemlerinden biridir. Her yeni model, önceki aşamalarda yanlış sınıflandırılmış örneklere daha fazla dikkat verir. Bu sayede zayıf öğrenicilerin toplamı güçlü bir sınıflandırıcı haline gelebilir. Ancak gürültülü veri ve aykırı değerlere duyarlılığı nedeniyle problem yapısına göre dikkatli kullanılmalıdır.