Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive boosting with dynamic weight adjustment

論文の概要: Adaptive boosting with dynamic weight adjustment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00524v1
Date: Sat, 1 Jun 2024 18:23:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 06:35:32.650380
Title: Adaptive boosting with dynamic weight adjustment
Title（参考訳）: 動的重み調整による適応的ブースティング
Authors: Vamsi Sai Ranga Sri Harsha Mangina,
Abstract要約: Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustmentは、AdaBoostとして知られる従来のAdaptive boostingの拡張である。提案したモデルは、特に挑戦的な分類タスクにおいて、より柔軟で効果的なアプローチを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustment is an enhancement of the traditional Adaptive boosting commonly known as AdaBoost, a powerful ensemble learning technique. Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustment technique improves the efficiency and accuracy by dynamically updating the weights of the instances based on prediction error where the weights are updated in proportion to the error rather than updating weights uniformly as we do in traditional Adaboost. Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustment performs better than Adaptive Boosting as it can handle more complex data relations, allowing our model to handle imbalances and noise better, leading to more accurate and balanced predictions. The proposed model provides a more flexible and effective approach for boosting, particularly in challenging classification tasks.
Abstract（参考訳）: Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustmentは、強力なアンサンブル学習技術であるAdaBoostとして知られる従来のAdaptive boostingの拡張である。 Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustment Techniqueは、従来のAdaboostのように重みを均一に更新するのではなく、エラーに比例して重みを更新する予測誤差に基づいて、インスタンスの重みを動的に更新することで、効率と精度を向上させる。 Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustmentは、より複雑なデータ関係を処理できるため、Adaptive Boostingよりもパフォーマンスが優れています。提案したモデルは、特に挑戦的な分類タスクにおいて、より柔軟で効果的なアプローチを提供する。

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