Ensemble tăng cường

Tăng cường (Boosting) là một phương pháp ensemble huấn luyện tuần tự các bộ học yếu và kết hợp chúng thành một bộ dự báo mạnh bằng cách tập trung vào các mẫu mà các mô hình trước đó phân loại sai. Mỗi bộ học yếu mới được gán trọng số dựa trên độ khó của nhiệm vụ huấn luyện, và các dự báo cuối cùng được đưa ra thông qua bỏ phiếu có trọng số. Được tiên phong bởi Schapire (1990) và được tinh chỉnh trong AdaBoost (Freund & Schapire, 1997), boosting chuyển đổi các bộ học yếu (chỉ tốt hơn một chút so với ngẫu nhiên) thành các bộ học mạnh thông qua việc gán lại trọng số tuần tự.