AdaBoost

[ˈeɪdəˌbuːst] エイダブースト

1. AdaBoost (Adaptive Boosting) は、分類や回帰問題に用いられる機械学習アルゴリズムの一つです。複数の弱い学習器（例えば決定木）を組み合わせて、より強力な単一の学習器を構築するアンサンブル学習の手法です。

AdaBoostは、データセット内の誤分類されたサンプルに焦点を当てながら、一連の「弱い」学習器（通常は決定木）を逐次的に訓練します。各学習器は、前の学習器が間違ったサンプルに高い重みを与えて学習し、最終的にこれらの弱い学習器の予測を重み付きで結合することで、全体の性能を向上させます。

AdaBoost is a popular ensemble learning algorithm used in machine learning. (AdaBoostは、機械学習で用いられる人気のあるアンサンブル学習アルゴリズムです。)

• AdaBoost: AdaBoostは、Adaptive Boostingの略で、機械学習アルゴリズムの一種です。
• is: 「～である」という存在や状態を表します。
• a popular: 「人気のある」「広く知られた」という意味です。
• ensemble learning algorithm: 複数の学習器を組み合わせる「アンサンブル学習アルゴリズム」という意味です。
• used in: 「～で使われる」「～に用いられる」という意味です。
• machine learning: 「機械学習」という分野を指します。

We used AdaBoost to improve the accuracy of our classification model. (私達は分類モデルの精度を向上させるためにAdaBoostを使用しました。)

• We: 「私たち」という複数を指す代名詞です。
• used: 「使う」「利用する」という意味の動詞 use の過去形です。
• AdaBoost: AdaBoostは、Adaptive Boostingの略で、機械学習アルゴリズムの一種です。
• to improve: 「～するために向上させる」という目的を表します。
• the accuracy: 「精度」「正確さ」という意味です。
• of our: 「私たちの～の」という所有や関係を表します。
• classification model: 「分類モデル」という特定の種類のモデルを指します。

One of the key advantages of AdaBoost is its ability to reduce bias. (AdaBoostの主要な利点の一つは、バイアスを削減できることです。)

• One of the key advantages: 「主要な利点の一つ」という意味です。
• of AdaBoost: AdaBoostの「～の」という所有や関係を表します。
• is: 「～である」という存在や状態を表します。
• its ability: 「その能力」という意味です。
• to reduce: 「～を減らす」「～を削減する」という目的を表します。
• bias: 「バイアス」「偏り」という意味です。

関連

• Boosting
• Gradient Boosting
• XGBoost
• Ensemble Learning
• Decision Tree
• Machine Learning