インテル® DAAL 2017 デベロッパー・ガイド
ブースティングは、弱い学習器の正解率に従って繰り返し重み付けを見直すことにより、一連の重み付けされた弱い学習器から強い学習器を作成することを目的としたアルゴリズムのセットです。弱学習器は、ランダムに推測するよりもわずかにパフォーマンスに優れた分類器です。弱学習器は通常、非常に単純で高速です。また、特定の特徴の分類に焦点を当てています。
ブースティング・アルゴリズムには、LogitBoost、BrownBoost、AdaBoost、その他が含まれます。Decision Stump (決定株) 分類器は、ポピュラーな弱学習器の 1 つです。
インテル® DAAL では、Weak Learner は、弱学習器の使用を有効にするメソッドを定義するインターフェイス・クラスのセットです。Weak Learner クラスには、Training、Prediction、Model が含まれます。stump のような特定の弱学習器は、これらのメソッドを実装します。
インテル® DAAL のブースティング・アルゴリズムは、ブースティング・アルゴリズムのパラメーターで弱学習器の訓練および予測オブジェクトにポインターを渡します。訓練された弱学習器の数を判断するには、getNumberOfWeakLearners() メソッドを使用します。
適切なインターフェイス・クラスから派生させた独自の弱学習器を実装することもできます。
ブースティング分類器とともに使用する独自の弱学習器を定義する場合は、弱学習器の予測コンポーネントが区間 [-1.0, 1.0] から数を返すことを確認してください。