adaboost implementation

Implementación del clasificador AdaBoost

Descripción

Esta es una implementación del algoritmo AdaBoost para un problema de clasificación de dos clases. El algoritmo aplica secuencialmente una clasificación débil a las versiones modificadas de los datos. Al aumentar el peso de las observaciones mal clasificadas, cada alumno débil se centra en el error del anterior. Las predicciones se agregan mediante una mayoría ponderada de votos.

Métodos

Algoritmo Adaboost:

Ejemplo

Utilizando el conjunto de datos de Hastie (10.2), podemos apreciar una reducción significativa en la tasa de error a medida que aumentamos el número de iteraciones.

Referencias

• Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman - Los elementos del aprendizaje estadístico