Kā darbojas boosting un kā tiek būvēts boosting modelis?

Boosting ir ansambļa metode, kas veido spēcīgu modeli, secīgi apmācot virkni vāju modeļu (parasti lēmumu kokus). Katrs jauns modelis cenšas labot iepriekšējo kļūdas, koncentrējoties uz nepareizi klasificētajiem objektiem.

Kā darbojas boosting:

1. Tiek inicializēts pamata modelis, kas veic pirmās prognozes.
2. Šī modeļa kļūdas (rezidūmi) tiek aprēķinātas.
3. Nākamais modelis tiek apmācīts uz šiem rezidūmiem, cenšoties tos samazināt.
4. Process tiek atkārtots vairākas reizes, un galīgā prognoze ir visu modeļu sverta summa.

Vienkāršots pseido-koda piemērs:

# pseido-kods
model_0 = train_model(data)
residuals = target - model_0.predict(data)
model_1 = train_model(data, residuals)
residuals = residuals - model_1.predict(data)
...
galīgā_prognoze = model_0.predict(data) + model_1.predict(data) + ...

Tādējādi boosting pakāpeniski uzlabo modeļa kvalitāti, samazinot kļūdu katrā solī.