¿Qué es AdaBoost?
AdaBoost (Adaptive Boosting) es un algoritmo de aprendizaje automático que se utiliza para mejorar la precisión de la clasificación. Funciona combinando múltiples modelos de clasificación débiles, llamados clasificadores débiles, para crear un modelo fuerte. Cada clasificador débil se entrena en el conjunto de datos y se combina con los demás clasificadores para producir un modelo final. AdaBoost ajusta los errores de cada clasificador débil y asigna un peso mayor a los clasificadores que tienen un mejor rendimiento. De esta manera, el modelo final es más preciso que cualquier clasificador débil individual.
Contacto