जैसा कि मैंने AdaBoost क्लासिफायर के बारे में बार-बार काम पर बताया है, मैं चाहता था कि यह कैसे काम करता है और जब कोई इसका उपयोग करना चाहता है, तो उसे बेहतर अनुभव मिल सकता है। मैं आगे बढ़ चुका हूं और इस पर बहुत सारे कागजात और ट्यूटोरियल पढ़े हैं जो मुझे Google पर मिले, लेकिन क्लासिफायर के कुछ पहलू हैं जिन्हें समझने में मुझे अब भी परेशानी हो रही है:
अधिकांश ट्यूटोरियल मैंने कई क्लासिफायर के सबसे अच्छे भारित संयोजन को खोजने के रूप में AdaBoost की बात की है। मुझे यह अर्थपूर्ण लग रहा है। क्या मतलब नहीं है कार्यान्वयन (यानी MALLET) जहां AdaBoost केवल एक कमजोर शिक्षार्थी को स्वीकार करने लगता है। इसका कोई मतलब कैसे बनता है? यदि AdaBoost को केवल एक ही क्लासिफायर प्रदान किया जाता है, तो क्या यह 1 के वजन के साथ वापस उसी क्लासिफायर में वापस नहीं आना चाहिए? यह पहली कक्षा से नए क्लासिफायर का उत्पादन कैसे करता है?
जब कोई वास्तव में AdaBoost का उपयोग करना चाहेगा? मैंने पढ़ा है कि यह सर्वश्रेष्ठ आउट-ऑफ-द-बॉक्स क्लासीफायर में से एक माना जाता है, लेकिन जब मैं एक MaxEnt क्लासिफायर को बढ़ाने की कोशिश करता हूं तो मुझे 70% + के साथ एफ-स्कोर मिल रहा था, AdaBoost इसकी हत्या करता है और मुझे f देता है। 15% की तरह बहुत उच्च रिकॉल और इसके बजाय बहुत कम परिशुद्धता के साथ स्कोर। इसलिए अब मैं उलझन में हूं। मैं कब AdaBoost का उपयोग करना चाहूंगा? यदि संभव हो तो मैं कड़ाई से सांख्यिकीय जवाब के बजाय एक सहज ज्ञान युक्त खोज कर रहा हूं।