Адаптивный бустинг (Adaptive Boosting, или AdaBoost) для задачи регрессии работает на основе следующих основных принципов:
1. Инициализация: Начальные веса всех обучающих примеров устанавливаются равными.
2. Обучение базовых моделей: AdaBoost строит базовую модель (например, дерево решений) на обучающем наборе данных. Модель приближает целевую функцию (регрессию) с определенной погрешностью.
3. Вычисление ошибки: Считается взвешенная ошибка базовой модели на каждом обучающем примере, пропорциональная весу этого примера.
4. Обновление весов: Веса обучающих примеров, на которых базовая модель ошибается, увеличиваются, чтобы сделать эти примеры более важными для следующей модели.
5. Повторение процесса: Цикл обучения базовых моделей и обновления весов обучающих примеров повторяется множество раз (несколько итераций), пока не будет достигнута определенная граница ошибки или заданное количество базовых моделей.
6. Комбинация базовых моделей: Финальная модель адаптивного бустинга получается путем комбинации всех обученных базовых моделей с весами, зависящими от их точности.
Таким образом, AdaBoost стремится улучшить предсказательные способности и обобщающую способность модели путем фокусировки на примерах, на которых она ошибается, и комбинирования базовых моделей в итоговый ансамбль.