adaboost implementation

AdaBoost分類器の実装

説明

これは、2 クラス分類問題に対する AdaBoost アルゴリズムの実装です。このアルゴリズムは、データの変更されたバージョンに弱い分類を順次適用します。誤って分類された観測値の重みを増やすことにより、各弱学習者は前のものの誤差に焦点を当てます。予測は加重多数決によって集計されます。

メソッド

アダブーストアルゴリズム:

例

Hastie (10.2) データセットを使用すると、反復回数が増加するにつれてエラー率が大幅に減少することがわかります。

参考文献

• トレバー・ハスティ、ロバート・ティブシラニ、ジェローム・フリードマン -統計学習の要素