Random Boost — это комбинированная форма «Random-forest + Adaptive Boost». В задачах классификации алгоритм преобразует группу классификаторов случайного леса в сильный. На различных примерах взвешенного обучения классификатор следует обучать итеративно. Для каждой итерации классификатор обеспечивает плодотворный результат, сводя к минимуму ошибку обучения. Сначала AdaBoost случайно выбирает тренировочный набор. Выбирая обучающий набор на основе точного прогноза последнего обучения,..