提升機器學習
Boosting是一種集成建模技術，它試圖從弱分類器的數量中構建一個強分類器。它是通過使用串聯的弱模型構建模型來完成的。首先，根據訓練數據建立模型。然後構建第二個模型，試圖糾正第一個模型中存在的錯誤。繼續此過程並添加模型，直到正確預測了完整的訓練數據集或添加了最大數量的模型。
AdaBoost是第一個爲二元分類而開發的真正成功的 boosting 算法。AdaBoost是Adaptive Boosting 的縮寫，是一種非常流行的提升技術，它將多個“弱分類器”組合成一個“強分類器”。它是由 Yoav Freund 和 Robert Schapire 制定的。他們還因其工作獲得了 2003 年哥德爾獎。
算法：
初始化數據集併爲每個數據點分配相等的權重。
將此作爲模型的輸入並識別錯誤分類的數據點。
增加錯誤分類的數據點的權重。
如果（得到所需的結果）
轉到第 5 步
else
轉到第 2 步
結尾
說明：
上圖以非常簡單的方式解釋了AdaBoost算法。讓我們試着分步理解它：
B1由 10 個數據點組成，包括加（+）和減（-）兩種類型，其中 5 個是加（+），另外 5 個是減（-），並且每個數據點最初都被分配了相等的權重。第一個模型嘗試對數據點進行分類並生成垂直分隔線，但它錯誤地將 3 plus(+) 分類爲減號 (-)。
B2由來自先前模型的 10 個數據點組成，其中 3 個錯誤分類的 plus(+) 的權重更大，因此當前模型嘗試更多地正確分類這些 plus(+)。該模型生成了一條垂直分隔線，可以正確分類之前錯誤分類的加號（+），但在此嘗試中，它錯誤地分類了兩個減號（-）。
B3包含來自先前模型的 10 個數據點，其中 3 個錯誤分類的減號 (-) 的權重更大，以便當前模型嘗試更多地正確分類這些減號 (-)。該模型生成一條水平分隔線，可以正確分類之前錯誤分類的減號 (-)。
B4將 B1、B2 和 B3 結合在一起，以構建一個強大的預測模型，該模型比使用的任何單個模型都要好得多。
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