Boosting qanday ishlaydi va qanday qilib boosting modeli quriladi?

Boosting — bu zaifalar ketma-ket o'qitish orqali kuchli model quradigan ansambl usuli (odatda qaror daraxtlari). Har yangi model avvalgilarning xatolarini tuzatishga harakat qiladi va noto'g'ri tasniflangan ob'ektlarga e'tibor qaratadi.

Boosting qanday ishlaydi:

1. Asosiy model boshlanadi va birinchi taxminlar qilinadi.
2. Bu modelning xatolari (qoldiqlar) hisoblanadi.
3. Keyingi model bu xatolar asosida o'qitiladi va ularni kamaytirishga harakat qiladi.
4. Bu jarayon bir necha marta takrorlanadi va yakuniy taxmin barcha modellarning og'irliklangan yig'indisi sifatida olinadi.

Soddalashtirilgan pseudo-kod misoli:

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

Shu tarzda, boosting model sifatini ketma-ket yaxshilaydi va har bir bosqichda xatoni kamaytiradi.