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定義-ブースティングとはどういう意味ですか？
ブーストのプロセスには、より複雑なアルゴリズムまたは有能なアルゴリズムを追加することにより、機械学習プログラムの能力を向上させることが含まれます。 このプロセスにより、機械学習の偏りと分散の両方を減らすことができ、より効果的な結果を作成するのに役立ちます。
TechopediaはBoostingについて説明します
ブースティングプロセスは、より洗練された結果を生成できる機械学習プログラム全体を作成することを目的としています。 この概念を見る1つの方法は、弱学習と強学習のコンテキストです。データ科学者は、反復学習またはアンサンブル学習、または他の種類の手法のいずれかを使用して、弱い学習者を強い学習者に変えることができます。 たとえば、いくつかの弱いアルゴリズムをつなぎ合わせると、より強い結果が得られます。
AdaBoostやアダプティブブースティングなどの特定のアルゴリズムは、意思決定ツリーなどのアイテムを使用して、強力な学習パラダイムを創造的に組み合わせます。 それがブースティングの背後にある考え方であり、機械学習技術の進化で一般的に使用されているものです。
