Fugu-MT 論文翻訳(概要): Empirical Analysis of the AdaBoost's Error Bound

論文の概要: Empirical Analysis of the AdaBoost's Error Bound

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00880v1
Date: Thu, 2 Feb 2023 05:03:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-03 15:13:14.419491
Title: Empirical Analysis of the AdaBoost's Error Bound
Title（参考訳）: adaboost's error boundの実験的解析
Authors: Arman Bolatov and Kaisar Dauletbek
Abstract要約: 本研究では,合成データと実世界のデータの両方に対するAdaBoostアルゴリズムの誤差境界を実証的に検証した。その結果、エラーバウンダリが実際に保たれていることを示し、その効率性と様々なアプリケーションに対する重要性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Understanding the accuracy limits of machine learning algorithms is essential for data scientists to properly measure performance so they can continually improve their models' predictive capabilities. This study empirically verified the error bound of the AdaBoost algorithm for both synthetic and real-world data. The results show that the error bound holds up in practice, demonstrating its efficiency and importance to a variety of applications. The corresponding source code is available at https://github.com/armanbolatov/adaboost_error_bound.
Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムの精度限界を理解するためには、データサイエンティストがパフォーマンスを適切に測定し、モデルの予測能力を継続的に改善することが不可欠である。本研究では,合成データと実世界のデータの両方に対するAdaBoostアルゴリズムの誤差境界を実証的に検証した。その結果、エラーバウンダリが実際に保たれていることを示し、その効率性と様々なアプリケーションに対する重要性を示す。対応するソースコードはhttps://github.com/armanbolatov/adaboost_error_boundで入手できる。

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