Классификатор AdaBoost в Python В последние годы алгоритмы ускорения приобрели огромную популярность в соревнованиях по науке о данных или машинному обучению. Большинство победителей этих соревнований используют алгоритмы повышения точности для достижения высокой точности. Эти конкурсы по науке о данных предоставляют глобальную платформу для обучения, изучения и поиска решений для различных деловых и государственных проблем. Алгоритмы повышения качества объединяют несколько моделей с низкой (или слабой) точностью для создания моделей высокой (или сильной) точности. Его можно использовать в различных областях, таких как кредитование, страхование, маркетинг и продажи. Алгоритмы повышения, такие как AdaBoost, Gradient Boosting и XGBoost, являются широко используемыми алгоритмами машинного обучения для победы в соревнованиях по науке о данных. В этом руководстве вы познакомитесь с алгоритмом усиления ансамбля AdaBoost, при этом будут рассмотрены следующие темы: ================== Подход к ансамблевому машинному обучению Упаковка Повышение Штабелирование Классификатор AdaBoost Как работает алгоритм AdaBoost? Построение модели на Python Плюсы и минусы Вывод ================= Подход к ансамблевому машинному обучению Ансамбль — это составная модель, объединяющая ряд низкоэффективных классификаторов с целью создания улучшенного классификатора. Здесь возвращается индивидуальный голос классификатора и окончательная метка прогноза... Читать далее на Кью