AI用語集

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用語

サンプルの重み付け

AdaBoostの基本メカニズムで、訓練インスタンスに重みを割り当て、誤分類されたサンプルの重みを徐々に増やし、後続の分類器がそれらに集中するよう強制します。

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用語

AdaBoostのアルファ(α)

各弱分類器の分類誤差に基づいて計算される重み係数で、アンサンブルモデルの最終投票におけるその影響を決定します。

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用語

指数損失関数

分類誤差を指数的に罰則するAdaBoostによって最適化される目的関数で、難しいサンプルの重み付け戦略を数学的に正当化します。

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用語

SAMME

AdaBoostの多クラス変種（多クラス指数損失関数を使用する段階的加法モデリング）で、2クラスより多い分類問題に元のアルゴリズムを拡張します。

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用語

SAMME.R

SAMMEの拡張で、硬いクラスラベルの代わりに分類器の予測確率を使用し、より速い収束とより良い理論的パフォーマンスを提供します。

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用語

重み付き分類誤差

AdaBoostで使用される評価メトリックで、誤分類されたサンプルの重みの合計を全重みの合計で割ったものを計算し、各弱分類器の性能を決定します。

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用語

AdaBoostの収束

弱分類器がランダムより良い性能を保つ限り、AdaBoostの訓練誤差が反復回数と共に指数的に減少することを保証する理論的性質。

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用語

確率的AdaBoost

各反復で訓練データのランダムなサブサンプリングを使用するAdaBoostの変種で、多様性を導入することで計算時間を削減し、汎化を改善します。

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用語

AdaBoostにおけるアーリーストッピング

検証セットでのパフォーマンスに基づいてAdaBoostのトレーニングを早期終了させる手法。過学習を避け、最適な分類器の数を最適化するために使用されます。