Kako funkcioniše boosting i kako se gradi model boosting?

Boosting је метода ансамблирања која гради јак модел кроз последовно обучавање серије слабих модела (обично дрвећа одлуке). Сваки нови модел покушава да исправи грешке претходних, фокусирајући се на објекте који су погрешно класификовани.

Како ради boosting:

1. Иницијализује се основни модел који прави прве прогнозе.
2. Израчунавају се грешке (остатци) тог модела.
3. Следећи модел се обучава на тим грешкама, покушавајући да их смањи.
4. Процес се понавља неколико пута, а коначна прогноза се добија као тежински збир прогноза свих модела.

Пример поједностављеног псевдокода за boosting:

# псевдокод
model_0 = train_model(data)
residuals = target - model_0.predict(data)
model_1 = train_model(data, residuals)
residuals = residuals - model_1.predict(data)
...
крајња_прогноза = model_0.predict(data) + model_1.predict(data) + ...

Овим приступом, boosting постепено побољшава квалитет модела, смањујући грешку на сваком кораку.