Алгоритм AdaBoost - это метод машинного обучения, который может быть использован для построения взвешенного голосования закономерностей. Для этого можно следовать следующим шагам:
- Соберите обучающий набор данных, содержащий примеры закономерностей и их метки классов.
- Выберите базовый алгоритм, который будет использоваться для построения моделей закономерностей. Это может быть любой алгоритм машинного обучения, который может классифицировать примеры на две или более классов.
- Обучите базовый алгоритм на обучающем наборе данных.
- Оцените точность базового алгоритма на обучающем наборе данных и используйте ее для расчета весов для каждой закономерности в наборе данных.
- Обучите следующий базовый алгоритм на обучающем наборе данных с учетом весов закономерностей. При этом веса используются для настройки важности каждой закономерности.
- Повторите шаги 4-5 для каждого базового алгоритма, пока не будет достигнута желаемая точность.
- Соберите голоса каждого базового алгоритма на тестовом наборе данных и используйте веса, расчитанные в шаге 4, для взвешенного голосования закономерностей.
- Классифицируйте примеры в тестовом наборе данных с использованием взвешенного голосования закономерностей.
Таким образом, можно использовать алгоритм AdaBoost для построения взвешенного голосования закономерностей, которое может быть использовано для классификации примеров в тестовом наборе данных.