Каков принцип работы AdaBoost? Чем он отличается от градиентного бустинга и что из этого лучше?

Принцип работы AdaBoost: алгоритм итеративно обучает слабых учеников (обычно простых моделей) на выборке, корректируя веса неправильно классифицированных экземпляров на каждой итерации. www.mql5.com Окончательная модель представляет собой взвешенную сумму слабых учеников, при этом более высокие веса присваиваются более точным. www.mql5.com

Отличие AdaBoost от градиентного бустинга:

• Функция потерь: AdaBoost минимизирует экспоненциальную функцию потерь, а в градиентном бустинге можно использовать любую дифференцируемую функцию потерь. yandex.ru analyticsindiamag.com При этом алгоритм градиентного бустинга более устойчив к выбросам, чем AdaBoost. yandex.ru
• Гибкость: AdaBoost — это первый разработанный алгоритм повышения с определённой функцией потерь, а градиентный бустинг — это общий алгоритм, который помогает в поиске приближённых решений задачи аддитивного моделирования. yandex.ru analyticsindiamag.com Это делает градиентный бустинг более гибким, чем AdaBoost. yandex.ru

Что из этого лучше: выбор между AdaBoost и градиентным бустингом зависит от конкретных задач и требований к алгоритму.

AdaBoost минимизирует функцию потерь, связанную с любой ошибкой классификации, и лучше всего подходит для слабых учащихся. yandex.ru Этот метод был в основном разработан для задач бинарной классификации и может использоваться для повышения производительности деревьев решений. yandex.ru

Градиентный бустинг используется для решения проблемы дифференцируемой функции потерь. yandex.ru Этот метод можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. yandex.ru

Таким образом, выбор в пользу того или иного алгоритма зависит от конкретных условий задачи.