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Boosting — Wikipedia (de)

Source: Wikipedia (de)
Original: https://de.wikipedia.org/wiki/Boosting
License (as archived): CC-BY-SA-4.0
Archived: 2026-11-02T06:29:10.388Z
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Boosting — Wikipedia (de) — Wikipedia (de), https://de.wikipedia.org/wiki/Boosting (CC-BY-SA-4.0); archived copy: https://metraipolis.com/documento/dc_656d42b186a5 (Metraipolis archive dc_656d42b186a5, sha256 5794521563a205ca11fbc60b66f7cebaf509089d3713072c6f00d2e366b6755c)

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Boosting (engl. „Verstärken“) ist ein Ensemble-learning-Algorithmus, der mehrere aufeinander aufbauende Klassifikations- oder Regressionsmodelle zu einem einzigen Modell verschmilzt. Die Idee des Boosting wurde 1990 von Robert Schapire eingeführt. 1997 veröffentlichten Yoav Freund und Schapire den AdaBoost-Algorithmus. Der Name kommt von der Art, wie der Algorithmus mit den Fehlern der schwächeren Klassifizierer umgeht: Er passt sich diesen an (engl. „adjusts adaptively“), indem jedes nachfolgende Modell das vorhergehende Modell verbessert.

Tema degli esploratori: scibile generale (retro-catalogo completo della fonte, senza filtro di tema) (deposito sistematico; retro-catalogo: tutte le voci di Wikipedia in tedesco, in ordine alfabetico).
Fonte: Wikipedia in tedesco, voce «Boosting» — https://de.wikipedia.org/wiki/Boosting
Wikidata Q466303: «Tecnica di machine learning» (dati Wikidata in CC0 1.0) — https://www.wikidata.org/wiki/Q466303
Autori: i contributori di Wikipedia (cronologia: https://de.wikipedia.org/wiki/Boosting?action=history).
Licenza: Creative Commons Attribuzione-Condividi allo stesso modo 4.0 (CC BY-SA 4.0) — https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/. Il riuso richiede attribuzione e stessa licenza.
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