Desarrollo y pruebas de algoritmo Adaboost
El algoritmo Adaboost es un metaclasificador, es decir, obtiene un nuevo clasificador a partir de un conjunto de clasificadores (pool de clasificadores), consiguiendo así un clasificador más eficiente. La salida del Adaboost es el signo de la suma ponderada de las salidas de cada uno de los clasificadores ante un vector de características xi (puede dar el valor 1 o -1). El cálculo de los coeficientes de ponderación (alfas) se realiza de manera progresiva, haciendo un testeo de los clasificadores con datos de entrenamiento. Se asignan penalizaciones a los clasificadores según el error cometido y dependiendo de ese porcentaje de error se pueden calcular los pesos. Este cálculo de las alfas se calcula en base a la relación entre la suma de los pesos correctos, Wc, y erróneos, We.