AdaBoost

A tradução deste artigo está abaixo da qualidade média aceitável. Talvez tenha sido feita por um tradutor automático ou alguém que não conhece bem o português ou a língua original. Caso queira colaborar com a Wikipédia, consulte AdaBoost (em inglês) e melhore este verbete conforme o guia de tradução. (Setembro de 2021)

O AdaBoost é um algoritmo de aprendizado de máquina, inventado por Yoav Freund e Robert Schapire^[1]. É um algoritmo meta-heurístico, e pode ser utilizado para aumentar a performance de outros algoritmos de aprendizagem.

O nome "AdaBoost" deriva de Adaptive Boosting (em português, impulso ou estímulo adaptativo). O AdaBoost é adaptável no sentido de que as classificações subsequentes feitas são ajustadas a favor das instâncias classificadas negativamente por classificações anteriores.

O AdaBoost é sensível ao ruído nos dados e casos isolados. Entretanto para alguns problemas é menos suscetível a perda da capacidade de generalização após o aprendizado de muitos padrões de treino (overfitting) do que a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina.