AdaBoost

AdaBoost とは、勾配ブースティングの先駆けとなった代表的なブースティング手法です。

各回の学習で間違えたデータの重みを増やし、次のモデルにはそのデータを重点的に学ばせます。これを繰り返すことで、難しいデータも徐々に正しく分類できるようになります。

ブースティングの仕組みを最初に確立した古典的アルゴリズムで、機械学習史上の重要な手法です。