Boosting
Boosting ist eine sequentielle Ensemble-Technik, die viele einfache, kaum besser als zufällige Lerner in ein einziges hochpräzises Modell umwandelt, indem sie wiederholt das Training auf die Beispiele konzentriert, die frühere Lerner falsch gemacht haben, und dann alle Lerner mit Gewichten kombiniert, die proportional zu ihrer individuellen Genauigkeit sind.
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Quellen
- Freund, Y. & Schapire, R. E. (1997). A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting. Journal of Computer and System Sciences, 55(1), 119–139. DOI: 10.1006/jcss.1997.1504 ↗
- Schapire, R. E. (1990). The strength of weak learnability. Machine Learning, 5(2), 197–227. DOI: 10.1007/BF00116037 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Boosting (Ensemble of Sequentially Weighted Weak Learners). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/boosting
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- Bagging (Bootstrap Aggregating)Maschinelles Lernen↔ compare
- EntscheidungsbaumMaschinelles Lernen↔ compare
- Gradient BoostingMaschinelles Lernen↔ compare
- Random ForestMaschinelles Lernen↔ compare
- Voting EnsembleMaschinelles Lernen↔ compare
- XGBoostMaschinelles Lernen↔ compare
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