Kaip veikia boosting ir kaip kuriamas boosting modelis?

Boosting yra ansamblinė metodas, kuris kuria stiprų modelį, nuosekliai mokydamas seriją silpnų modelių (dažniausiai sprendimų medžių). Kiekvienas naujas modelis siekia ištaisyti ankstesnių klaidas, sutelkiant dėmesį į neteisingai klasifikuotus objektus.

Kaip veikia boosting:

1. Pradedamas bazinis modelis, kuris daro pirmuosius prognozes.
2. Apskaičiuojamos šio modelio klaidos (likučiai).
3. Kitas modelis mokomas pagal šias klaidas, siekiant jas sumažinti.
4. Procesas kartojamas kelis kartus, o galutinė prognozė gaunama kaip visų modelių svorinis suma.

Supaprastintas pseudo-kodo pavyzdys:

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

Taip boosting nuosekliai gerina modelio kokybę, mažindamas klaidą kiekviename žingsnyje.