Boosting
Le boosting est une technique d'ensemble séquentielle qui convertit de nombreux apprenants simples, à peine meilleurs que le hasard, en un seul modèle très précis en se concentrant de manière répétée sur les exemples que les apprenants précédents ont mal classés, puis en combinant tous les apprenants avec des poids proportionnels à leur précision individuelle.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Boosting (Ensemble of Sequentially Weighted Weak Learners). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/boosting
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