Estoy buscando un conjunto de clasificadores débiles que trabajan con Adaboost para probar en conjuntos de datos populares .
La mayoría de los ejemplos en la web utilizan algún tipo de aprendiz aleatorio débil que trabaja en su propio conjunto de datos generados aleatoriamente.
¿Podría indicarme algún alumno débil utilizable?
El aprendiz débil más básico y más común es un muñón de decisión que es básicamente un árbol de decisión de un solo nivel. Es decir, digamos que los puntos de su conjunto de datos tienen N dimensiones (características), un tocón de decisión es un umbral en una sola dimensión. Por debajo del umbral se encuentra una clase, por encima de ella la otra.
Prácticamente cualquier clasificador podría utilizarse como clasificador débil. He visto artículos en los que la gente utiliza árboles de decisión más complicados (de varios niveles) o máquinas de vectores de apoyo como aprendices débiles.
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