Wie funktioniert Boosting und wie wird ein Boosting-Modell aufgebaut?

Boosting ist eine Ensemble-Methode, die ein starkes Modell durch sequenzielles Training einer Reihe von schwachen Modellen (meist Entscheidungsbäume) aufbaut. Jedes neue Modell versucht, die Fehler der vorherigen zu korrigieren, indem es sich auf die falsch klassifizierten Objekte konzentriert.

So funktioniert Boosting:

1. Es wird ein Basis-Modell initialisiert, das die ersten Vorhersagen trifft.
2. Die Fehler (Residuen) dieses Modells werden berechnet.
3. Das nächste Modell wird auf diesen Fehlern trainiert, um sie zu verringern.
4. Der Prozess wird mehrfach wiederholt, und die endgültige Vorhersage ergibt sich aus einer gewichteten Summe aller Modelle.

Beispiel für Pseudocode für Boosting:

# Pseudocode
model_0 = train_model(data)
residuals = target - model_0.predict(data)
model_1 = train_model(data, residuals)
residuals = residuals - model_1.predict(data)
...
Endvorhersage = model_0.predict(data) + model_1.predict(data) + ...

Auf diese Weise verbessert Boosting schrittweise die Modellqualität, indem es den Fehler bei jedem Schritt reduziert.