Abstrakt. Vi beskriver flera förbättringar till Freund och Schapire's AdaBoost öka algoritm, särskilt i en miljö där hypoteser kan tilldela förtroende till var och en av sina förutsägelser. Vi ger en förenklad analys av AdaBoost i denna miljö, och vi visar hur denna analys kan användas för att hitta förbättrade parameterinställningar samt ett förfinat kriterium för utbildning svaga hypoteser. Vi ger en specifik metod för att tilldela förtroende till förutsägelser av beslut träd, en metod nära relaterad till en som används av Quinlan. Denna metod föreslår också en teknik för att odla beslutsträd som visar sig vara identisk med en som föreslagits av Kearns och Mansour. Vi fokuserar därefter på hur man applicerar de nya boosteralgoritmerna på klassificeringsproblem i flera klasser, särskilt på flermärkta fall där varje exempel kan tillhöra mer än en klass. Vi ger två förstärkande metoder för detta problem, plus en tredje metod baserad på utdatakodning. En av dessa leder till en ny metod för hantering av enmärkt fall som är enklare men lika effektiv som tekniker som föreslås av Freund och Schapire. Slutligen ger vi några experimentella resultat som jämför några av de algoritmer som diskuteras i detta dokument.
I REF, två öka strategier för flermärkt lärande, AdaBoost.
Improved Boosting Algorithms Using Confidence-rated Predictions
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}