AdaBoost

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

 

- AdaBoost

 

에이다부스트, Adaptive Boosting

랜덤포레스트의 Boost모델

  * boosting : 약한 분류기들을 활용해 강한 분류기를 만드는 방법

 

에이다부스트는 그레디언트 부스팅과는 달리 이전의 모델이 잘못 분류한 샘플의 가중치를 높여서 다음 모델을 훈련시킨다.

즉, 다음 모델을 훈련시킬 때 이전 분류기가 잘못분류한 샘플의 가중치를 높여 잘못분류되는 데이터에 더 집중해 학습하게한다.