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私は機械学習の初心者で、Adaboostの仕組みを理解しようとしています。

Adaboostが弱い*分類子*のセットを使用して強い分類子を作成する方法を説明する多くの記事を読みました。

しかし、「 Adaboostは強力な分類器を作成する」というステートメントを理解するのに問題があるようです。

Adaboostの実装を見て、「実際には」強力な分類子を作成しないことに気付きましたが、テストフェーズでは、「弱い分類子のセットを使用してより正確な結果を取得する方法」を理解しています。強力な分類子集合的」のように機能します。

したがって、技術的には、単一の強力な分類子は作成されません(ただし、弱い分類子のセットは、集合的に強力な分類子として機能します)。

私が間違っている場合は訂正してください。誰かがこれに関していくつかのコメントを投げることができればいいでしょう

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分類器は、入力(特徴ベクトル)を受け取り、出力(ラベル付きベクトル)を返すブラックボックスです。したがって、何かを分類子と呼ぶには、それが何をするかだけを気にし、どのようにそれを行うは気にしません。AdaBoostの分類器はそのようなブラックボックスと見なすことができるため、そのような出力を生成するために内部的に複数の弱い分類器を使用している場合でも、実際には単一の分類器です。

于 2012-04-07T00:53:45.133 に答える