Boosting har varit en mycket framgångsrik teknik för att lösa tvåklassens klassificeringsproblem. Genom att gå från två-klass till flera-klass klassificering, har de flesta algoritmer begränsats till att minska multi-klass klassificeringsproblem till flera två-klass problem. I den här artikeln utvecklar vi en ny algoritm som direkt utökar AdaBoost-algoritmen till flerklassfallet utan att reducera det till flera tvåklassiga problem. Vi visar att den föreslagna multi-class AdaBoost algoritmen är likvärdig med en framåt stadiumvis additiv modellering algoritm som minimerar en ny exponentiell förlust för multi-class klassificering. Dessutom visar vi att den exponentiella förlusten tillhör en klass av Fisher-konsistenta förlustfunktioner för klassificering av flera klasser. Som framgår av dokumentet är den nya algoritmen extremt enkel att implementera och är mycket konkurrenskraftig när det gäller felklassificeringsfelfrekvens.
AdaBoost för klassificering i flera klasser föreslås av Zhu et al. Hoppa över det.
Multi-class AdaBoost
{'venue': 'STATISTICS AND ITS INTERFACE VOLUME', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}