Принцип работы AdaBoost: алгоритм итеративно обучает слабых учеников (обычно простых моделей) на выборке, корректируя веса неправильно классифицированных экземпляров на каждой итерации. 3 Окончательная модель представляет собой взвешенную сумму слабых учеников, при этом более высокие веса присваиваются более точным. 3

Отличие AdaBoost от градиентного бустинга:

• Функция потерь: AdaBoost минимизирует экспоненциальную функцию потерь, а в градиентном бустинге можно использовать любую дифференцируемую функцию потерь. 14 При этом алгоритм градиентного бустинга более устойчив к выбросам, чем AdaBoost. 1
• 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. 14 Это делает градиентный бустинг более гибким, чем AdaBoost. 1

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. 1 Этот метод был в основном разработан для задач бинарной классификации и может использоваться для повышения производительности деревьев решений. 1

Градиентный бустинг используется для решения проблемы дифференцируемой функции потерь. 1 Этот метод можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. 1

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