Коли я чув про класифікатор AdaBoost, який неодноразово згадувався на роботі, я хотів краще зрозуміти, як він працює і коли можна захотіти ним користуватися. Я пішов вперед і прочитав низку робіт та навчальних посібників, які я знайшов в Google, але є такі аспекти класифікатора, які я все ще не можу зрозуміти:
Більшість навчальних посібників, які я бачив, говорять про AdaBoost як про знаходження найкращої зваженої комбінації багатьох класифікаторів. Це має для мене сенс. Немає сенсу - це реалізація (тобто MALLET), де AdaBoost, схоже, приймає лише одного слабкого учня. Як це має сенс? Якщо у AdaBoost є лише один класифікатор, чи не повинен він просто повернути назад той самий класифікатор вагою 1? Як це створює нові класифікатори з першого класифікатора?
Коли б насправді хотілося скористатися AdaBoost? Я читав, що він повинен бути одним з найкращих класичних класифікаторів, але коли я намагаюся збільшити класифікатор MaxEnt, я отримував f-бали 70% +, AdaBoost вбиває це і дає мені f- балів щось на кшталт 15% із дуже високою віддачею та дуже низькою точністю. Тож тепер я розгублений. Коли я коли-небудь захотів би скористатися AdaBoost? Якщо я можливо, я шукаю швидше інтуїтивну, а не строго статистичну відповідь.