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.
SAMME.R är en förbättring av original Adaboost, som naturligt utökar den ursprungliga AdaBoost algoritmen till multi-klass fall utan att minska den till flera två-klass problem REF och minskar kravet på minsta noggrannhet för enskilda klassificerare.
Multi-class AdaBoost
{'venue': 'STATISTICS AND ITS INTERFACE VOLUME', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}