adaboost implementation

AdaBoost 분류기 구현

설명

이는 2클래스 분류 문제에 대한 AdaBoost 알고리즘의 구현입니다. 알고리즘은 수정된 데이터 버전에 약한 분류를 순차적으로 적용합니다. 잘못 분류된 관측치의 가중치를 증가시킴으로써 각각의 약한 학습자는 이전 관측치의 오류에 초점을 맞춥니다. 예측은 가중 다수 투표를 통해 집계됩니다.

행동 양식

Adaboost 알고리즘:

예

Hastie(10.2) 데이터 세트를 사용하면 반복 횟수가 늘어날수록 오류율이 크게 감소하는 것을 확인할 수 있습니다.

참고자료

• Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman - 통계 학습의 요소