Comprensione di base dell'algoritmo di Adaboost

Question

Sono un principiante di apprendimento automatico che cerca di capire come funziona Adaboost.

Ho letto molti articoli che spiegano come AdaBoost fa uso di set di debole * classificatori * per creare un forte classificatore.

Tuttavia, mi sembra di avere problemi a comprendere la dichiarazione che "Adaboost crea un classificatore forte".

Quando ho guardato implementazioni di Adaboost, mi sono reso conto che non "in realtà" creare una forte Classificatore ma in qualche modo nella sperimentazione FASE figure su "come usare insieme di classificatori deboli per ottenere più accurata risultati "che a sua volta si comporta come un potente classificatore " Collettivamente ".

Quindi tecnicamente c'è nessuna SINGLE CLASSIFICATORE STRONG creato (ma insieme di classificatori deboli collettivamente agire come un forte classificatore).

Per favore correggimi se sbaglio. Sarebbe bello se qualcuno potesse inserire alcuni commenti su questo.

Answer 1

Un classificatore è una casella nera che riceve un input (vettori di caratteristiche) e restituisce un'uscita (vettori etichettati). Quindi, per chiamare qualcosa un classificatore, vi interessa soltanto quello che fa, e non come lo fa. Il classificatore di AdaBoost può essere visto come tale scatola nera, quindi è davvero un classificatore singolo, anche se utilizza internamente diversi classificatori deboli per produrre tale output.