Kuidas töötab boosting ja kuidas ehitatakse boosting mudelit?

Boosting on ansamblimeetod, mis ehitab tugeva mudeli, järk-järgult treenides seeria nõrku mudeleid (tavaliselt otsustuspuud). Iga uus mudel püüab parandada eelnevate vigu, keskendudes valesti klassifitseeritud objektidele.

Kuidas boosting töötab:

1. Algab baasmudel, mis teeb esimesed prognoosid.
2. Selle mudeli vead (jäägid) arvutatakse.
3. Järgmine mudel treenitakse nende vigade põhjal, püüdes neid vähendada.
4. Protsess kordub mitu korda ning lõplik prognoos saadakse kõigi mudelite kaalutud summana.

Lihtsustatud pseudo-koodi näide:

# pseudo-kood
model_0 = train_model(data)
residuals = target - model_0.predict(data)
model_1 = train_model(data, residuals)
residuals = residuals - model_1.predict(data)
...
lõplik_prognoos = model_0.predict(data) + model_1.predict(data) + ...

Sel viisil parandab boosting järk-järgult mudeli kvaliteeti, vähendades viga iga sammu järel.