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AdaBoostが各反復の弱い分類器をどのように組み合わせて強い分類器にするかについて質問があります。弱い分類アルゴリズムとしてC4.5アルゴリズムを使用します。そして、反復ごとに、異なる決定木とアルファを生成しました。これらのモデルを1つの強力な分類器に組み合わせるにはどうすればよいですか。アルゴリズムでは、それらを組み合わせるために、adaboostは式alpha*hyphotesisを使用すると言われています。それらをその式とどのように組み合わせることができますか？

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それは簡単です。alpha はさまざまな方法で計算できます。ヴィオラは彼の論文で次のように述べています。

alpha= log(1/beta).
beta= wr/(1-wr).
wr is weighted error.
于 2012-08-08T15:00:54.160 に答える