Bilişim dünyasına kaliteli, özgün ve Türkçe içerikler kazandırmayı hedefleyen bir platform..

AdaBoost algoritması, zayıf sınıflandırıcıların bir araya gelmesiyle ortaya çıkan güçlü bir sınıflandırıcıyı temsil eden topluluk sınıflandırıcısı olarak isimlendirilmektedir. Modelin genel çalışma mantığı, her aşamada bir önceki aşamanın sonucunda yapılan yanlış tahminlerin ağırlığını artırarak sınıflandırıcının tekrar çalıştırılması ile başlamaktadır. Yapılan bu işlemlerle yanlış yapılan tahminlere odaklanıp, oluşturulan modelin sınıflandırmadaki doğruluk oranını yükseltmek amaçlanmaktadır.

AdaBoost (Adaptive Boosting) algoritması, bir dizi zayıf öğreniciyi (temel sınıflandırıcılar) birleştirerek daha güçlü ve doğru bir sınıflandırıcı oluşturan bir topluluk (ensemble) öğrenme yöntemidir. AdaBoost, 1995 yılında Yoav Freund ve Robert Schapire tarafından geliştirilmiştir. Bu algoritma, özellikle sınıflandırma problemlerinde yüksek doğruluk oranları elde etmek için kullanılır.

AdaBoost algoritması, temel sınıflandırıcıların ağırlıklı bir oylama sistemi kullanarak bir araya getirilmesi prensibine dayanır. İşte AdaBoost algoritmasının temel adımları:

1. Veri kümesi üzerinde eşit ağırlıklı örneklerle başlayarak, bir temel sınıflandırıcı eğitilir.
2. İlk temel sınıflandırıcının performansı değerlendirilir ve yanlış sınıflandırılan örneklerin ağırlıkları artırılır. Bu, sonraki temel sınıflandırıcıların bu örnekleri doğru sınıflandırmaya odaklanmasını sağlar.
3. İkinci temel sınıflandırıcı eğitilir ve örneklerin ağırlıkları yeniden ayarlanır. Bu süreç, belirlenen sayıda temel sınıflandırıcı eğitilene kadar devam eder.
4. Son adımda, her temel sınıflandırıcının ağırlığı, performansına göre hesaplanır ve bu ağırlıklar kullanılarak temel sınıflandırıcılar bir araya getirilir. Bu, topluluk sınıflandırıcısının verilen bir örneği sınıflandırırken, her temel sınıflandırıcının oylamasında daha fazla söz hakkı verir.

AdaBoost algoritması, sınıflandırma problemlerinde yüksek doğruluk oranları sağlayarak, zayıf öğrenicileri güçlü bir sınıflandırıcıya dönüştürür. Bununla birlikte, algoritma, gürültülü verilere ve aykırı değerlere karşı hassas olabilir, bu yüzden verilerin önceden işlenmesi ve temizlenmesi önemlidir.