Boosting Ensemble

Boosting jest metodą zespołową, która sekwencyjnie trenuje słabe uczących się (weak learners) i łączy je w silny predyktor, skupiając się na próbkach błędnie sklasyfikowanych przez poprzednie modele. Każdy nowy słaby uczący się jest ważony zgodnie z trudnością zadania treningowego, a ostateczne predykcje są dokonywane poprzez ważone głosowanie. Zapoczątkowany przez Schapire (1990) i udoskonalony w AdaBoost (Freund & Schapire, 1997), boosting przekształca słabe uczących się (niewiele lepsze od losowych) w silne uczących się poprzez sekwencyjne ponowne ważenie.