Boosting necə işləyir və boosting modeli necə qurulur?

Boosting — bu zəif modellərin ardıcıl öyrədilməsi ilə güclü model qurmağa yönəlmiş ansambl metodudur (adətən qərar ağacları). Hər yeni model əvvəlkilərin səhvlərini düzəltməyə çalışır və yanlış təsnif olunan obyektlərə diqqət yetirir.

Boosting necə işləyir:

1. Əsas model başlanır və ilk proqnozlar edilir.
2. Bu modelin səhvləri (qalıqlar) hesablanır.
3. Növbəti model bu səhvlər üzərində öyrədilir və onları azaltmağa çalışır.
4. Bu proses bir neçə dəfə təkrarlanır və yekun proqnoz bütün modellərin çəkili cəmindən ibarətdir.

Sadələşdirilmiş pseudo-kod nümunəsi:

# pseudo-kod
model_0 = train_model(data)
residuals = target - model_0.predict(data)
model_1 = train_model(data, residuals)
residuals = residuals - model_1.predict(data)
...
son proqnoz = model_0.predict(data) + model_1.predict(data) + ...

Bu şəkildə boosting modelin keyfiyyətini ardıcıl olaraq yaxşılaşdırır və hər addımda səhvi azaldır.