AdaBoost (Adaptive Boosting) – классифицирующая Модель (Model), которая объединяет несколько слабых классификаторов для повышения точности. Является Ансамблем (Ensemble). Алгоритм предложен Йоавом Фройндом (Yoav Freund) и Робертом Шапире (Robert Schapire) в 1996 году. Комбинируя несколько неэффективных классификаторов, мы получаем сильный классификатор высокой точности. Основная концепция заключается в установке весов классификаторов и обучении выборки данных на каждой итерации, чтобы обеспечить точные предсказания необычных наблюдений...

Не все алгоритмы машинного обучения одинаково эффективны и удобны в использовании. Поэтому мы составили подборку методов, которые прошли проверку временем и позволяют качественно решать поставленные задачи...