Breve definizione di potenziamento :
Un gruppo di studenti deboli può creare un singolo studente forte? Uno studente debole è definito come un classificatore che è solo leggermente correlato con la vera classificazione (può etichettare esempi meglio delle ipotesi casuali).
Breve definizione di Foresta casuale :
Le foreste casuali coltivano molti alberi di classificazione. Per classificare un nuovo oggetto da un vettore di input, posiziona il vettore di input su ciascuno degli alberi nella foresta. Ogni albero fornisce una classificazione e noi diciamo che l'albero "vota" per quella classe. La foresta sceglie la classificazione con il maggior numero di voti (su tutti gli alberi della foresta).
Un'altra breve definizione di Random Forest :
Una foresta casuale è un meta stimatore che si adatta a una serie di classificatori dell'albero decisionale su vari sottocampioni del set di dati e utilizza la media per migliorare l'accuratezza predittiva e il controllo del sovra-adattamento.
A quanto ho capito, Random Forest è un algoritmo di potenziamento che utilizza gli alberi come classificatori deboli. So che utilizza anche altre tecniche e le migliora. Qualcuno mi ha corretto che Random Forest non è un algoritmo di potenziamento?
Qualcuno può approfondire questo, perché Random Forest non è un algoritmo di potenziamento?