Comprensión básica del algoritmo de Adaboost

Question

Soy un novato en el aprendizaje de máquinas tratando de entender cómo funciona Adaboost.

He leído muchos artículos que explican cómo Adaboost hace uso de establece de débil * * clasificadores para crear un fuerte clasificador.

Sin embargo, parece que tengo problemas para entender la afirmación de que "Adaboost crea un clasificador fuerte".

Cuando vi implementaciones de Adaboost, me he dado cuenta de que no "realmente" crear un clasificador fuerte pero de alguna manera en la fase de prueba se da cuenta en "cómo utilizar un conjunto de clasificadores débiles para obtener más precisa resultados "que a su vez actúa como un clasificador fuerte " Colectivamente ".

Así que técnicamente no hay CLASIFICADOR SINGLE STRONG creado (pero un conjunto de clasificadores débiles en conjunto actúan como un fuerte clasificador).

Corríjame si me equivoco. Sería bueno si alguien puede lanzar algunos comentarios con respecto a este.

Answer 1

Un clasificador es un recuadro negro que recibe una entrada (vectores de características) y devuelve una salida (vectores etiquetados). Así que para llamar a algo un clasificador, sólo se preocupan por lo que que hace, y no cómo lo hace. El clasificador de AdaBoost se puede ver como una caja negra, por lo que es un clasificador único, incluso si utiliza internamente varios clasificadores débiles para producir dicho resultado.