Le RankBoost est une méthode de boosting très similaire à AdaBoost. Le but de cette méthode d'apprentissage est de classer un ensemble de données les unes par rapport aux autres, en leur associant un rang de classification.
L'algorithme reprend les grandes lignes d'AdaBoost mais remplace les exemples par des couples (exemple positif contre exemple négatif). La sélection cherche à maximiser le score des exemples positifs par rapport à celui des exemples négatifs.
Algorithme
Valeurs d'entrée
Soit un ensemble d'apprentissage annoté: où sont les exemples et les annotations.
On notera l'indice des exemples positifs et ceux des exemples négatifs.
Initialisation
On initialise la distribution des exemples par avec le nombre de positifs et le nombre de négatifs.
Déroulement
Pour :
Trouver le classifieur qui maximise le score de classification en fonction de la difficulté des exemples: :
On choisit alors le poids du classifieur: , avec On met ensuite à jour la pondération des couples d'exemples d'apprentissage
avec un facteur de normalisation
Résultat
Le classifieur résultant du processus de sélection est:
Liens
An Efficient Boosting Algorithm for Combining Preferences, article de référence sur le RankBoost écrit par Yoav Freund et Robert Schapire
Catégorie:Algorithme de classification