Questions marquées «boosting»

Une famille d'algorithmes combinant des modèles faiblement prédictifs en un modèle fortement prédictif. L'approche la plus courante est appelée augmentation du gradient, et les modèles faibles les plus couramment utilisés sont les arbres de classification / régression.

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Les techniques de stimulation utilisent-elles le vote comme toute autre méthode d'ensemble?
Peut-on généraliser toutes les méthodes d'ensemble en utilisant le vote? Les méthodes de stimulation utilisent-elles également le vote pour amener les apprenants faibles dans le modèle final? Ma compréhension de la technique: Boosting: ajoute continuellement un apprenant faible pour booster les points de données qui n'ont pas été correctement classés. …
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Classificateurs de base pour augmenter
Les algorithmes de stimulation, tels que AdaBoost , combinent plusieurs classificateurs «faibles» pour former un seul classificateur plus fort. Bien qu'en théorie, le renforcement devrait être possible avec n'importe quel classificateur de base, en pratique, il semble que les classificateurs basés sur des arbres soient les plus courants. Pourquoi est-ce? …
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