Boosting

Boosting (engl. „Verstärken“) ist ein Ensemble-learning-Algorithmus, der mehrere aufeinander aufbauende Klassifikations- oder Regressionsmodelle zu einem einzigen Modell verschmilzt. Die Idee des Boosting wurde 1990 von Robert Schapire eingeführt.^[1] 1997 veröffentlichten Yoav Freund und Schapire den AdaBoost-Algorithmus.^[2] Der Name kommt von der Art, wie der Algorithmus mit den Fehlern der schwächeren Klassifizierer umgeht: Er passt sich diesen an (engl. „adjusts adaptively“), indem jedes nachfolgende Modell das vorhergehende Modell verbessert.

↑ Robert Schapire: The strength of weak learnability. In: Machine Learning. Band 5, Nr. 2, 1990, S. 197–227, doi:10.1007/BF00116037.
↑ Yoav Freund, Robert E Schapire: A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting. In: Journal of Computer and System Sciences. Band 55, Nr. 1, 1997, S. 119–139, doi:10.1006/jcss.1997.1504.

[1] Robert Schapire: The strength of weak learnability. In: Machine Learning. Band 5, Nr. 2, 1990, S. 197–227, doi:10.1007/BF00116037.

[2] Yoav Freund, Robert E Schapire: A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting. In: Journal of Computer and System Sciences. Band 55, Nr. 1, 1997, S. 119–139, doi:10.1006/jcss.1997.1504.

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