В алгоритме AdaBoost используется критерий взвешенной ошибки классификации. 15

На каждой итерации неверно классифицированные входные данные получают больший вес, а правильно классифицированные экземпляры теряют вес. 5 Таким образом, дальнейшее слабое обучение фокусируется на примерах, где предыдущие слабые обучения дали ошибочную классификацию. 5