adaboostについて
概要
- 弱学習機をスタッキングして学習するアルゴリズム
- スタッキング時に訓練誤差を重みとする
学習のステップ
1. 弱学習機を作る
- ブースティングなので適当なサンプルを切り取り学習用のデータセットを作る
- その中で訓練誤差(以下の式)を最小化する
2. kの弱学習機の結果を考慮してk+1の学習機を作成する
- 前回の結果を利用して弱学習機を作る
- wiはkの弱学習木で誤分類したものが重要度が高くなるようにする
3. 作成した弱学習機の重みを計算する
- 弱学習機の誤差を用いて計算する