데이터 사이언스 공부할래

AdaBoost를 만들기 위한 구조화를 실습과 패키지를 활용하여 AdaBoost를 실습해본다. AdaBoost 메서드fit(X, y): 설명 주어진 입력 데이터 X와 타겟 레이블 y를 사용하여 AdaBoost 모델을 학습  입력X: 학습 데이터(특성 행렬). 크기: (n_samples, n_features). y: 타겟 레이블. 크기: (n_samples,).  역할지정된 약한 학습자(예: 결정 스텀프)를 반복적으로 학습시키고, 각 학습자의 가중치를 계산하여 최종 모델을 구성 predict(X): 설명 학습된 AdaBoost 모델을 사용하여 새로운 데이터 X에 대한 예측을 수행  입력X: 예측할 데이터(특성 행렬). 크기: (n_samples, n_features).  출력각 샘플에 대한 예측된 클래스 ..

에이다 부스트(AdaBoost) 알고리즘에 대해 알아본다.  에이다 부스트오류 데이터에 가중치를 부여하면서 부스팅을 수행하는 알고리즘으로, AdaBoost 학습 단계에서 모델이 잘못 예측한 샘플에 더 큰 가중치를 부여하여 더 잘 학습하도록 유도한다. 초기에는 모두 동일한 가중치를 가지며, 단계가 진행될수록 잘못 예측한 샘플의 가중치를 점진적으로 증가시켜 이전 학습기들이 잘못 예측한 부분을 보완하도록 유도한다.   Input : Dataset $ D = \left\{ (x^1, y^1), \cdots ,(x^N, y^N) \right\},$ $y^{(i)}\in \left\{-1, 1 \right\}$ $\textrm{for}$ $i = 1, \cdots , N$ Step0 : 모든 $i = 1, \cdo..