Boosting
Boosting è una tecnica d'insieme sequenziale che converte molti classificatori semplici, appena migliori del caso, in un singolo modello altamente accurato concentrando ripetutamente l'addestramento sugli esempi che i classificatori precedenti hanno sbagliato, quindi combinando tutti i classificatori con pesi proporzionali alla loro accuratezza individuale.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Boosting (Ensemble of Sequentially Weighted Weak Learners). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/boosting
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- Bagging (Bootstrap Aggregating)Apprendimento automatico↔ compare
- Albero decisionaleApprendimento automatico↔ compare
- Gradient BoostingApprendimento automatico↔ compare
- Random ForestApprendimento automatico↔ compare
- Ensemble a votazioneApprendimento automatico↔ compare
- XGBoostApprendimento automatico↔ compare
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