Бустинг в машинном обучении используется для улучшения моделей путём объединения нескольких слабых моделей в одну сильную. 14

Процесс происходит в несколько этапов: 2

1. Обучение слабых моделей. 2 Сначала обучают несколько простых моделей, которые по отдельности не очень хорошо справляются с задачей. 2 Например, это может быть простое решающее дерево, которое делает прогнозы на основе небольшого числа признаков. 2
2. Взвешивание данных. 2 После обучения каждой модели анализируют, какие объекты она классифицировала неправильно. 2 Объектам, на которых модель ошиблась, присваивается больший вес. 2 Это означает, что следующая модель будет уделять больше внимания этим сложным случаям. 2
3. Комбинирование моделей. 2 Модели объединяются в ансамбль, где каждая модель вносит свой вклад в окончательный прогноз. 2 Вклад каждой модели определяется её точностью — чем точнее модель, тем больше её вес в ансамбле. 2
4. Итеративный процесс. 2 Процесс обучения, взвешивания и комбинирования повторяется несколько раз, пока не будет получена модель, которая достаточно хорошо справляется с задачей. 2

Бустинг широко применяется в задачах классификации, регрессии и ранжирования благодаря своей эффективности и гибкости. 4