Для использования алгоритма AdaBoost для построения взвешенного голосования закономерностей необходимо выполнить следующие шаги: yandex.ru
- Собрать обучающий набор данных, содержащий примеры закономерностей и их метки классов. yandex.ru
- Выбрать базовый алгоритм, который будет использоваться для построения моделей закономерностей. yandex.ru Это может быть любой алгоритм машинного обучения, который может классифицировать примеры на две или более классов. yandex.ru
- Обучить базовый алгоритм на обучающем наборе данных. yandex.ru
- Оценить точность базового алгоритма на обучающем наборе данных и использовать её для расчёта весов для каждой закономерности в наборе данных. yandex.ru
- Обучить следующий базовый алгоритм на обучающем наборе данных с учётом весов закономерностей. yandex.ru При этом веса используются для настройки важности каждой закономерности. yandex.ru
- Повторить шаги 4–5 для каждого базового алгоритма, пока не будет достигнута желаемая точность. yandex.ru
- Собрать голоса каждого базового алгоритма на тестовом наборе данных и использовать веса, рассчитанные в шаге 4, для взвешенного голосования закономерностей. yandex.ru
- Классифицировать примеры в тестовом наборе данных с использованием взвешенного голосования закономерностей. yandex.ru
При использовании алгоритма AdaBoost важно правильно выбрать базовый алгоритм, настроить количество итераций и другие гиперпараметры для оптимизации производительности. spotintelligence.com