Utente:Senpremì/Sandbox

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Molto più complete e semplici da inserire

Adaboost

Adaboost è un algoritmo utilizzato nell'apprendimento automatico per svolgere compiti di classificazione.

Adaboost è un multiclassificatore, ossia combina le predizioni di diversi algoritmi classificatori (chiamati weak learners) in un unico classificatore (detto strong learner) che permette di ottenere risultati migliori, ossia di ridurre l'errore di classificazione. In particolare, Adaboost fa uso di una tecnica chiamata boosting, che consiste nel dare maggior peso in fase di addestramento ai dati la cui classificazione avviene in maniera errata.

Adaboost è stato proposto da Yoav Freund e Robert Schapire nel 1996.

Esempio intuitivo

Ada segue con interesse le corse di cavalli e ogni domenica scommette sul cavallo che secondo lei avrà le maggiori probabilità di vincere. Purtroppo le sue previsioni spesso si rivelano inesatte, quindi sta cercando un modo per migliorare le previsioni, cercando di capire come i suoi amici decidono il cavallo su cui scommettere.

Inizialmente Ada affida a ciascuno di loro una parte dei soldi che ha deciso di spendere in scommesse quel fine settimana, con la richiesta di puntarli per lei sul cavallo che ritengono più promettente. Se Ada sapesse chi è il più fortunato dei suoi amici, affiderebbe a lui tutti i propri soldi, ma chiaramente non può saperlo in anticipo, quindi cerca una strategia per allocare i soldi affidati a ciascun amico in modo da massimizzare la propria vincita (o viceversa minimizzare la propria perdita).

Di gara in gara, Ada tiene il conto delle vincite o delle perdite dei suoi amici, e sulla base di quelle modifica i soldi che affida a ciascuno. Se prima aveva diviso il suo budget in parti uguali, man mano che le gare procedono, Ada darà sempre più soldi agli amici che vincono spesso, e sempre meno a quelli che perdono spesso.

Alla fine della stagione, Ada stila la classifica dei suoi amici più vincenti, e, con l'intento di creare un programma che usi le loro strategie per predire il cavallo vincente, li intervista uno alla volta chiedendo consigli su come sia meglio scommettere.